Compare commits
51
Commits
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
|
|
2fd428feba | ||
|
|
297d85a0ca | ||
|
|
af58172742 | ||
|
|
b433e01fa8 | ||
|
|
5eb74aa64a | ||
|
|
cc0a58ac4c | ||
|
|
2400b6f05e | ||
|
|
9e33c276d6 | ||
|
|
6cb9ac00cb | ||
|
|
c1f63889c1 | ||
|
|
5875e8c239 | ||
|
|
c8383014a8 | ||
|
|
3cf9194d4c | ||
|
|
8def1e23af | ||
|
|
56c134beb0 | ||
|
|
8fb5ab9f65 | ||
|
|
e22feac2c4 | ||
|
|
5581cb1ef3 | ||
|
|
1d8c986386 | ||
|
|
85cb7c9eeb | ||
|
|
39b1d28ead | ||
|
|
5394257855 | ||
|
|
19cfac1cff | ||
|
|
1fce577a78 | ||
|
|
1afaee069f | ||
|
|
7bc9a09489 | ||
|
|
4ee2109628 | ||
|
|
ec1c05ad54 | ||
|
|
334ca5982b | ||
|
|
2465021d61 | ||
|
|
278299c2b1 | ||
|
|
4f69199734 | ||
|
|
016f226fdb | ||
|
|
88f4f9a601 | ||
|
|
ed7311d4ef | ||
|
|
ff68a51424 | ||
|
|
11f9b1bcd5 | ||
|
|
41c18a3bb1 | ||
|
|
00ef725249 | ||
|
|
34f35f3ca0 | ||
|
|
8e07168a5e | ||
|
|
d167b64188 | ||
|
|
2ad7692f1c | ||
|
|
cd4fd962be | ||
|
|
517144f7e5 | ||
|
|
cc7ca2d359 | ||
|
|
bbafe7d119 | ||
|
|
9c78c6dc38 | ||
|
|
8fd2f19cce | ||
|
|
2f97e4d434 | ||
|
|
07ea8d21dc |
@@ -0,0 +1,40 @@
|
||||
version: 2
|
||||
updates:
|
||||
# Frontend — npm
|
||||
- package-ecosystem: "npm"
|
||||
directory: "/apps/frontend"
|
||||
schedule:
|
||||
interval: "weekly"
|
||||
open-pull-requests-limit: 5
|
||||
groups:
|
||||
frontend-dependencies:
|
||||
patterns:
|
||||
- "*"
|
||||
|
||||
# Backend — uv (lit pyproject.toml / uv.lock)
|
||||
- package-ecosystem: "uv"
|
||||
directory: "/apps/backend"
|
||||
schedule:
|
||||
interval: "weekly"
|
||||
open-pull-requests-limit: 5
|
||||
groups:
|
||||
backend-dependencies:
|
||||
patterns:
|
||||
- "*"
|
||||
|
||||
# Les workflows GitHub Actions eux-mêmes ont aussi des dépendances à jour
|
||||
- package-ecosystem: "github-actions"
|
||||
directory: "/"
|
||||
schedule:
|
||||
interval: "weekly"
|
||||
|
||||
# Si un Dockerfile existe pour le backend
|
||||
- package-ecosystem: "docker"
|
||||
directory: "/apps/backend"
|
||||
schedule:
|
||||
interval: "weekly"
|
||||
|
||||
- package-ecosystem: "docker"
|
||||
directory: "/apps/frontend"
|
||||
schedule:
|
||||
interval: "weekly"
|
||||
@@ -2,19 +2,6 @@ name: Frontend
|
||||
# Pipeline à choix multiple
|
||||
|
||||
on:
|
||||
# workflow_dispatch -> lancement manuel des jobs
|
||||
workflow_dispatch:
|
||||
inputs:
|
||||
job_choice:
|
||||
required: true
|
||||
description: "Choix du job"
|
||||
type: choice
|
||||
default: all
|
||||
options:
|
||||
- build
|
||||
- sonarqube
|
||||
- test
|
||||
- all # lancer tous les jobs
|
||||
push:
|
||||
paths:
|
||||
- "apps/frontend/**"
|
||||
@@ -23,6 +10,7 @@ on:
|
||||
paths:
|
||||
- "apps/frontend/**"
|
||||
- ".github/workflows/frontend.yml"
|
||||
|
||||
# Ordre de lancement des jobs
|
||||
# build -> test -> sonarqube -> deploy
|
||||
|
||||
@@ -54,24 +42,28 @@ jobs:
|
||||
cache-dependency-path: apps/frontend/package-lock.json
|
||||
- run: npm ci
|
||||
working-directory: apps/frontend
|
||||
- run: npm test -- --watch=false
|
||||
- run: npm test --watch=false --code-coverage --coverageReporters=lcov
|
||||
working-directory: apps/frontend
|
||||
|
||||
- name: Upload coverage
|
||||
uses: actions/upload-artifact@v4
|
||||
with:
|
||||
name: frontend-coverage
|
||||
path: apps/frontend/coverage/frontend/lcov.info
|
||||
|
||||
sonarqube:
|
||||
needs: [build, test]
|
||||
name: SonarQube
|
||||
runs-on: ubuntu-latest
|
||||
steps:
|
||||
- uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
|
||||
- uses: actions/checkout@v6
|
||||
with:
|
||||
fetch-depth: 0 # Shallow clones should be disabled for a better relevancy of analysis
|
||||
fetch-depth: 0
|
||||
- name: Download coverage
|
||||
uses: actions/download-artifact@v4
|
||||
with:
|
||||
name: frontend-coverage
|
||||
path: apps/frontend/coverage/frontend
|
||||
- name: SonarQube Scan
|
||||
uses: SonarSource/sonarqube-scan-action@7006c4492b2e0ee0f816d36501671557c97f5995 # v8.1.0
|
||||
uses: SonarSource/sonarqube-scan-action@v8
|
||||
env:
|
||||
SONAR_TOKEN: ${{ secrets.SONAR_TOKEN }}
|
||||
|
||||
|
||||
# deploy:
|
||||
# runs-on: ubuntu-latest
|
||||
# steps:
|
||||
# - run: echo "DEPLOY job is running"
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,59 @@
|
||||
name: ML
|
||||
|
||||
# Piège : la version de Python vient de ml/.python-version, et doit rester en 3.14 (cf.
|
||||
# .github/workflows/backend.yml, même contrainte).
|
||||
|
||||
on:
|
||||
push:
|
||||
paths:
|
||||
- "ml/**"
|
||||
- ".github/workflows/ml.yml"
|
||||
pull_request:
|
||||
paths:
|
||||
- "ml/**"
|
||||
- ".github/workflows/ml.yml"
|
||||
|
||||
permissions:
|
||||
contents: read
|
||||
|
||||
concurrency:
|
||||
group: ml-${{ github.ref }}
|
||||
cancel-in-progress: true
|
||||
|
||||
jobs:
|
||||
verification:
|
||||
name: Lint, typage et tests
|
||||
runs-on: ubuntu-latest
|
||||
defaults:
|
||||
run:
|
||||
working-directory: ml
|
||||
|
||||
steps:
|
||||
- name: Récupère le dépôt
|
||||
uses: actions/checkout@v4
|
||||
|
||||
- name: Installe uv
|
||||
uses: astral-sh/setup-uv@v5
|
||||
with:
|
||||
enable-cache: true
|
||||
cache-dependency-glob: ml/uv.lock
|
||||
|
||||
- name: Installe l'interpréteur déclaré par .python-version
|
||||
run: uv python install
|
||||
|
||||
- name: Synchronise les dépendances sans dévier du verrou
|
||||
run: uv sync --all-groups --frozen
|
||||
|
||||
- name: Vérifie le formatage
|
||||
run: uv run ruff format --check .
|
||||
|
||||
- name: Analyse statique
|
||||
run: uv run ruff check --output-format=github .
|
||||
|
||||
- name: Typage
|
||||
run: uv run mypy enervision_ml tests
|
||||
|
||||
# Aucun test ne touche PostgreSQL ni MLflow distant : tout tourne sur donnees
|
||||
# synthetiques ou un magasin SQLite local jetable (cf. ml/tests/test_train.py).
|
||||
- name: Tests
|
||||
run: uv run pytest
|
||||
@@ -58,6 +58,14 @@ data/raw/*
|
||||
monitoring/grafana/data/
|
||||
monitoring/prometheus/data/
|
||||
|
||||
# ML : jeu de donnees, modeles entraines et suivi MLflow local, tous generes/volumineux
|
||||
ml/data/
|
||||
ml/models/*
|
||||
!ml/models/.gitkeep
|
||||
ml/mlruns/
|
||||
ml/mlartifacts/
|
||||
ml/mlflow.db
|
||||
|
||||
# IDE et OS
|
||||
.idea/
|
||||
.vscode/
|
||||
|
||||
@@ -1,15 +1,17 @@
|
||||
BACKEND := apps/backend
|
||||
FRONTEND := apps/frontend
|
||||
ML := ml
|
||||
|
||||
.DEFAULT_GOAL := help
|
||||
.PHONY: help install install-backend install-frontend dev dev-backend dev-frontend \
|
||||
.PHONY: help install install-backend install-frontend install-ml dev dev-backend dev-frontend \
|
||||
lint format typecheck test test-cov test-integration check \
|
||||
openapi docker-build db-up db-down db-reset db-logs db-psql migrate bootstrap-admin
|
||||
openapi docker-build db-up db-down db-reset db-logs db-psql migrate bootstrap-admin \
|
||||
ml-lint ml-typecheck ml-test ml-check ml-train
|
||||
|
||||
help: ## Liste les cibles disponibles
|
||||
@grep -E '^[a-zA-Z_-]+:.*?## .*$$' $(MAKEFILE_LIST) | awk 'BEGIN {FS = ":.*?## "}; {printf " \033[36m%-16s\033[0m %s\n", $$1, $$2}'
|
||||
|
||||
install: install-backend install-frontend ## Installe les dépendances backend et frontend
|
||||
install: install-backend install-frontend install-ml ## Installe les dépendances backend, frontend et ML
|
||||
|
||||
install-backend: ## Installe les dépendances du backend
|
||||
cd $(BACKEND) && uv sync --all-groups
|
||||
@@ -17,6 +19,9 @@ install-backend: ## Installe les dépendances du backend
|
||||
install-frontend: ## Installe les dépendances du frontend
|
||||
cd $(FRONTEND) && npm ci
|
||||
|
||||
install-ml: ## Installe les dépendances du pipeline ML
|
||||
cd $(ML) && uv sync --all-groups
|
||||
|
||||
dev: ## Lance toute la stack (backend + frontend) en rechargement à chaud
|
||||
@trap 'kill 0' EXIT INT TERM; \
|
||||
$(MAKE) --no-print-directory dev-backend & \
|
||||
@@ -55,6 +60,20 @@ check: lint typecheck test ## Chaîne de vérification complète
|
||||
openapi: ## Régénère apps/backend/openapi.json depuis les routes déclarées
|
||||
cd $(BACKEND) && uv run python -m app.cli export-openapi
|
||||
|
||||
ml-lint: ## Analyse statique du pipeline ML
|
||||
cd $(ML) && uv run ruff check .
|
||||
|
||||
ml-typecheck: ## Vérifie le typage du pipeline ML
|
||||
cd $(ML) && uv run mypy enervision_ml tests
|
||||
|
||||
ml-test: ## Exécute les tests du pipeline ML (donnees synthetiques, sans base ni serveur MLflow)
|
||||
cd $(ML) && uv run pytest
|
||||
|
||||
ml-check: ml-lint ml-typecheck ml-test ## Chaîne de vérification complète du pipeline ML
|
||||
|
||||
ml-train: ## Entraine le modele LightGBM. CSV=chemin optionnel, sinon lit ML_DATABASE_URL
|
||||
cd $(ML) && uv run python -m enervision_ml.train $(if $(CSV),--csv $(CSV),)
|
||||
|
||||
docker-build: ## Construit l'image du backend
|
||||
docker build -t enervision-backend:local $(BACKEND)
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -25,6 +25,7 @@ Ce que la documentation apporte à chacun : [docs/architecture/00-vue-ensemble.m
|
||||
| Infra | Terraform (k3s single-node) | `infra/terraform` | Initialise |
|
||||
| CI/CD | GitHub Actions | `.github/workflows` | Backend en place |
|
||||
| Monitoring | Prometheus, Grafana, Alertmanager | `monitoring` | A initialiser |
|
||||
| ML | LightGBM, MLflow | `ml` | Entrainement initialise |
|
||||
|
||||
Le backend, la base et l'infrastructure (Terraform/k3s) sont initialises a ce stade. Le frontend
|
||||
sert un tableau de bord sur `/dashboard`, dont les données proviennent de fixtures : les endpoints
|
||||
@@ -53,6 +54,7 @@ L'etat detaille de chaque brique et les vues d'architecture sont dans
|
||||
├── infra/terraform/
|
||||
│ ├── modules/ Modules reutilisables
|
||||
│ └── environments/ Racines Terraform, une par environnement
|
||||
├── ml/ Pipeline d'entrainement LightGBM, suivi MLflow
|
||||
├── monitoring/
|
||||
│ ├── prometheus/ Collecte et regles d'alerte
|
||||
│ ├── grafana/ Provisioning et dashboards
|
||||
|
||||
@@ -171,7 +171,7 @@ UserServiceDep = Annotated[UserService, Depends(get_user_service)]
|
||||
|
||||
|
||||
def get_site_service(session: SessionDep) -> SiteService:
|
||||
return SiteService(sites=SiteRepository(session))
|
||||
return SiteService(sites=SiteRepository(session), readings=ReadingRepository(session))
|
||||
|
||||
|
||||
SiteServiceDep = Annotated[SiteService, Depends(get_site_service)]
|
||||
|
||||
@@ -3,7 +3,7 @@ from fastapi import APIRouter, HTTPException, status
|
||||
from app.api.deps import LecteurDep, SiteServiceDep
|
||||
from app.api.openapi import REPONSE_VALIDATION, Reponses
|
||||
from app.schemas.errors import ErrorResponse
|
||||
from app.schemas.site import SiteResponse
|
||||
from app.schemas.site import SiteCurrentResponse, SiteResponse
|
||||
from app.services.site import SiteNotFoundError
|
||||
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
@@ -34,3 +34,19 @@ async def get_site(site_id: str, _: LecteurDep, service: SiteServiceDep) -> Site
|
||||
status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND, detail="Site introuvable"
|
||||
) from erreur
|
||||
return SiteResponse.model_validate(site)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get(
|
||||
"/{site_id}/current",
|
||||
response_model=SiteCurrentResponse,
|
||||
summary="Dernière mesure d'un site",
|
||||
responses=REPONSES_INTROUVABLE,
|
||||
)
|
||||
async def get_current(site_id: str, _: LecteurDep, service: SiteServiceDep) -> SiteCurrentResponse:
|
||||
try:
|
||||
actuel = await service.current(site_id)
|
||||
except SiteNotFoundError as erreur:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND, detail="Site introuvable"
|
||||
) from erreur
|
||||
return SiteCurrentResponse.model_validate(actuel)
|
||||
|
||||
@@ -1,9 +1,14 @@
|
||||
from collections.abc import AsyncIterator
|
||||
from contextlib import asynccontextmanager
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
from fastapi import Depends, FastAPI
|
||||
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
|
||||
from fastapi.openapi.docs import get_redoc_html, get_swagger_ui_html
|
||||
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
|
||||
from prometheus_fastapi_instrumentator import Instrumentator
|
||||
from starlette.requests import Request
|
||||
from starlette.responses import HTMLResponse
|
||||
|
||||
from app.api.errors import register_error_handlers
|
||||
from app.api.middleware import SecurityHeadersMiddleware
|
||||
@@ -18,6 +23,8 @@ logger = get_logger(__name__)
|
||||
|
||||
METHODES_AUTORISEES = ["GET", "POST", "PATCH", "PUT", "DELETE", "OPTIONS"]
|
||||
EN_TETES_AUTORISES = ["Authorization", "Content-Type"]
|
||||
STATIC_DIR = Path(__file__).parent / "static"
|
||||
LOGO_URL = "/static/logo-icon.png"
|
||||
|
||||
|
||||
@asynccontextmanager
|
||||
@@ -43,11 +50,41 @@ def create_app(settings: Settings | None = None) -> FastAPI:
|
||||
openapi_tags=TAGS,
|
||||
debug=resolved.debug,
|
||||
lifespan=lifespan,
|
||||
docs_url="/docs" if documentee else None,
|
||||
redoc_url="/redoc" if documentee else None,
|
||||
docs_url=None,
|
||||
redoc_url=None,
|
||||
openapi_url="/openapi.json" if documentee else None,
|
||||
)
|
||||
|
||||
if documentee:
|
||||
application.mount("/static", StaticFiles(directory=STATIC_DIR), name="static")
|
||||
|
||||
# ReDoc supporte nativement `info.x-logo` (extension Redocly) pour afficher un logo
|
||||
# en en-tête ; Swagger UI n'a pas d'equivalent, il ne reprend que le favicon.
|
||||
openapi_original = application.openapi
|
||||
|
||||
def openapi_avec_logo() -> dict[str, object]:
|
||||
schema = openapi_original()
|
||||
schema["info"]["x-logo"] = {"url": LOGO_URL, "altText": "EnerVision"}
|
||||
return schema
|
||||
|
||||
application.openapi = openapi_avec_logo # type: ignore[method-assign]
|
||||
|
||||
@application.get("/docs", include_in_schema=False)
|
||||
async def docs_swagger(_: Request) -> HTMLResponse:
|
||||
return get_swagger_ui_html(
|
||||
openapi_url="/openapi.json",
|
||||
title=f"{application.title} · Swagger UI",
|
||||
swagger_favicon_url=LOGO_URL,
|
||||
)
|
||||
|
||||
@application.get("/redoc", include_in_schema=False)
|
||||
async def docs_redoc(_: Request) -> HTMLResponse:
|
||||
return get_redoc_html(
|
||||
openapi_url="/openapi.json",
|
||||
title=f"{application.title} · ReDoc",
|
||||
redoc_favicon_url=LOGO_URL,
|
||||
)
|
||||
|
||||
application.add_middleware(SecurityHeadersMiddleware)
|
||||
|
||||
if resolved.allowed_origins:
|
||||
|
||||
@@ -13,14 +13,27 @@ class ReadingRepository:
|
||||
|
||||
async def latest_by_site(self) -> Sequence[Reading]:
|
||||
# `.distinct(site_id)` compile en `DISTINCT ON (site_id)` sous PostgreSQL : une seule
|
||||
# ligne par site, la plus récente grâce à l'ordre composite qui suit.
|
||||
# ligne par site, la plus récente grâce à l'ordre composite qui suit. `reading_id` départage
|
||||
# les égalités de timestamp, que `uq_reading_source` autorise à `source` différente.
|
||||
requete = (
|
||||
select(Reading)
|
||||
.distinct(Reading.site_id)
|
||||
.order_by(Reading.site_id, Reading.timestamp.desc())
|
||||
.order_by(Reading.site_id, Reading.timestamp.desc(), Reading.reading_id.desc())
|
||||
)
|
||||
return (await self._session.execute(requete)).scalars().all()
|
||||
|
||||
async def latest_for_site(self, site_id: str) -> Reading | None:
|
||||
# Piège : `uq_reading_source` autorise deux lignes au même `site_id`+`timestamp` quand la
|
||||
# `source` diffère. Sans `reading_id` en départage, le `LIMIT 1` renverrait au hasard.
|
||||
requete = (
|
||||
select(Reading)
|
||||
.where(Reading.site_id == site_id)
|
||||
.order_by(Reading.timestamp.desc(), Reading.reading_id.desc())
|
||||
.limit(1)
|
||||
)
|
||||
lecture: Reading | None = await self._session.scalar(requete)
|
||||
return lecture
|
||||
|
||||
async def list_history(
|
||||
self,
|
||||
*,
|
||||
|
||||
@@ -1,3 +1,6 @@
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Literal
|
||||
|
||||
from pydantic import BaseModel, ConfigDict
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -10,3 +13,20 @@ class SiteResponse(BaseModel):
|
||||
location: str | None
|
||||
capacity_kw: float | None
|
||||
status: str | None
|
||||
|
||||
|
||||
class SiteCurrentResponse(BaseModel):
|
||||
model_config = ConfigDict(from_attributes=True)
|
||||
|
||||
timestamp: datetime | None
|
||||
site_id: str
|
||||
site_type: str
|
||||
consumption_kw: float | None
|
||||
consumption_kwh: float | None
|
||||
voltage_v: float | None
|
||||
current_a: float | None
|
||||
power_factor: float | None
|
||||
temperature_celsius: float | None
|
||||
humidity_percent: float | None
|
||||
null_reasons: list[str]
|
||||
data_quality: Literal["good", "partial", "degraded", "critical"]
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,18 @@
|
||||
# Contrainte : `ck_reading_quality` accepte NULL et quatre valeurs seulement, alors que le contrat
|
||||
# frontend n'a aucune valeur pour l'absence de qualité. `qualite_ou_critique()` replie donc sur
|
||||
# `critical`, la seule des quatre qui n'induise pas une confiance qu'on n'a pas. `QUALITES_CONNUES`
|
||||
# reste exposé pour les appelants qui doivent distinguer un `critical` stocké d'un repli.
|
||||
|
||||
from typing import Literal, get_args
|
||||
|
||||
DataQuality = Literal["good", "partial", "degraded", "critical"]
|
||||
|
||||
QUALITES_CONNUES: frozenset[str] = frozenset(get_args(DataQuality))
|
||||
|
||||
_PAR_VALEUR: dict[str, DataQuality] = {valeur: valeur for valeur in get_args(DataQuality)}
|
||||
|
||||
|
||||
def qualite_ou_critique(valeur: str | None) -> DataQuality:
|
||||
if valeur is None:
|
||||
return "critical"
|
||||
return _PAR_VALEUR.get(valeur, "critical")
|
||||
@@ -5,12 +5,11 @@ from typing import Literal
|
||||
from app.models.energy import Reading, Site
|
||||
from app.repositories.reading import ReadingRepository
|
||||
from app.repositories.site import SiteRepository
|
||||
from app.services.data_quality import qualite_ou_critique
|
||||
|
||||
CapteurStatus = Literal["ok", "failing"]
|
||||
OverallStatus = Literal["ok", "degraded", "critical"]
|
||||
|
||||
QUALITES_CONNUES: frozenset[str] = frozenset({"good", "partial", "degraded", "critical"})
|
||||
|
||||
RAISON_VERS_CAPTEUR: dict[str, str] = {
|
||||
"consumption_sensor_failure": "consumption",
|
||||
"electrical_sensor_failure": "electrical",
|
||||
@@ -80,7 +79,7 @@ def _sante_site(site: Site, derniere: Reading | None) -> SanteSite:
|
||||
overall="critical",
|
||||
)
|
||||
|
||||
qualite = derniere.data_quality if derniere.data_quality in QUALITES_CONNUES else "critical"
|
||||
qualite = qualite_ou_critique(derniere.data_quality)
|
||||
overall = _overall_depuis_qualite(qualite)
|
||||
|
||||
if overall == "critical":
|
||||
|
||||
@@ -1,7 +1,11 @@
|
||||
from collections.abc import Sequence
|
||||
from dataclasses import dataclass
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from app.models.energy import Site
|
||||
from app.repositories.reading import ReadingRepository
|
||||
from app.repositories.site import SiteRepository
|
||||
from app.services.data_quality import DataQuality, qualite_ou_critique
|
||||
|
||||
|
||||
class SiteError(Exception):
|
||||
@@ -12,9 +16,26 @@ class SiteNotFoundError(SiteError):
|
||||
pass
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True, slots=True)
|
||||
class SiteCurrentReading:
|
||||
timestamp: datetime | None
|
||||
site_id: str
|
||||
site_type: str
|
||||
consumption_kw: float | None
|
||||
consumption_kwh: float | None
|
||||
voltage_v: float | None
|
||||
current_a: float | None
|
||||
power_factor: float | None
|
||||
temperature_celsius: float | None
|
||||
humidity_percent: float | None
|
||||
null_reasons: list[str]
|
||||
data_quality: DataQuality
|
||||
|
||||
|
||||
class SiteService:
|
||||
def __init__(self, *, sites: SiteRepository) -> None:
|
||||
def __init__(self, *, sites: SiteRepository, readings: ReadingRepository) -> None:
|
||||
self._sites = sites
|
||||
self._readings = readings
|
||||
|
||||
async def list_all(self) -> Sequence[Site]:
|
||||
return await self._sites.list_all()
|
||||
@@ -24,3 +45,38 @@ class SiteService:
|
||||
if site is None:
|
||||
raise SiteNotFoundError(site_id)
|
||||
return site
|
||||
|
||||
async def current(self, site_id: str) -> SiteCurrentReading:
|
||||
site = await self.get_by_id(site_id)
|
||||
derniere = await self._readings.latest_for_site(site_id)
|
||||
|
||||
if derniere is None:
|
||||
return SiteCurrentReading(
|
||||
timestamp=None,
|
||||
site_id=site.site_id,
|
||||
site_type=site.site_type,
|
||||
consumption_kw=None,
|
||||
consumption_kwh=None,
|
||||
voltage_v=None,
|
||||
current_a=None,
|
||||
power_factor=None,
|
||||
temperature_celsius=None,
|
||||
humidity_percent=None,
|
||||
null_reasons=[],
|
||||
data_quality="critical",
|
||||
)
|
||||
|
||||
return SiteCurrentReading(
|
||||
timestamp=derniere.timestamp,
|
||||
site_id=site.site_id,
|
||||
site_type=site.site_type,
|
||||
consumption_kw=derniere.consumption_kw,
|
||||
consumption_kwh=derniere.consumption_kwh,
|
||||
voltage_v=derniere.voltage_v,
|
||||
current_a=derniere.current_a,
|
||||
power_factor=derniere.power_factor,
|
||||
temperature_celsius=derniere.temperature_celsius,
|
||||
humidity_percent=derniere.humidity_percent,
|
||||
null_reasons=derniere.null_reasons or [],
|
||||
data_quality=qualite_ou_critique(derniere.data_quality),
|
||||
)
|
||||
|
||||
@@ -1,14 +1,10 @@
|
||||
from dataclasses import dataclass
|
||||
from datetime import UTC, datetime
|
||||
from typing import Literal
|
||||
|
||||
from app.models.energy import Reading, Site
|
||||
from app.repositories.reading import ReadingRepository
|
||||
from app.repositories.site import SiteRepository
|
||||
|
||||
DataQuality = Literal["good", "partial", "degraded", "critical"]
|
||||
|
||||
QUALITES_CONNUES: frozenset[str] = frozenset({"good", "partial", "degraded", "critical"})
|
||||
from app.services.data_quality import QUALITES_CONNUES, DataQuality, qualite_ou_critique
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True, slots=True)
|
||||
@@ -58,13 +54,10 @@ class StatsService:
|
||||
@staticmethod
|
||||
def _resume_site(site: Site, derniere: Reading | None) -> SiteConsumption:
|
||||
capacite = site.capacity_kw or 0
|
||||
# Piège : `data_quality` est nul dès qu'un site n'a jamais reçu de lecture, ou que le
|
||||
# producteur n'a pas su la qualifier. Le contrat frontend n'a pas de valeur pour ce cas,
|
||||
# `critical` est la seule des quatre qui n'induit pas une confiance qu'on n'a pas.
|
||||
qualite: DataQuality = "critical"
|
||||
consommation = None
|
||||
if derniere is not None and derniere.data_quality in QUALITES_CONNUES:
|
||||
qualite = derniere.data_quality # type: ignore[assignment]
|
||||
qualite = qualite_ou_critique(derniere.data_quality)
|
||||
consommation = derniere.consumption_kw
|
||||
|
||||
charge = (
|
||||
|
||||
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 36 KiB |
+226
-1
@@ -4,7 +4,11 @@
|
||||
"title": "EnerVision API",
|
||||
"summary": "Collecte, analyse et restitution de séries temporelles énergétiques.",
|
||||
"description": "\nToutes les routes sont préfixées par `/api/v1`.\n\n**Authentification.** Le jeton d'accès se présente dans l'en-tête `Authorization: Bearer ...`.\nLe jeton de rafraîchissement est un cookie `HttpOnly` que le code client ne voit jamais : il\nsuffit d'émettre les requêtes avec les identifiants de session. `POST /auth/refresh` rend un\nnouveau jeton d'accès et fait tourner le cookie.\n\n**Rôles.** `lecteur`, puis `operateur`, puis `admin`. Chaque rôle couvre les droits du\nprécédent.\n\n**Erreurs.** Le corps porte toujours une clé `detail`. Un `403` dont le `detail` vaut\n`password_change_required` n'est pas un refus de droits : il exige le changement du mot de passe\nprovisoire avant toute autre action.\n\nLe parcours de session complet est décrit dans\n`docs/architecture/31-contrat-authentification.md`.\n",
|
||||
"version": "0.1.0"
|
||||
"version": "0.1.0",
|
||||
"x-logo": {
|
||||
"url": "/static/logo-icon.png",
|
||||
"altText": "EnerVision"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"paths": {
|
||||
"/api/v1/health/live": {
|
||||
@@ -1111,6 +1115,93 @@
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"/api/v1/sites/{site_id}/current": {
|
||||
"get": {
|
||||
"tags": [
|
||||
"sites"
|
||||
],
|
||||
"summary": "Dernière mesure d'un site",
|
||||
"operationId": "get_current_api_v1_sites__site_id__current_get",
|
||||
"security": [
|
||||
{
|
||||
"Jeton d'accès": []
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"parameters": [
|
||||
{
|
||||
"name": "site_id",
|
||||
"in": "path",
|
||||
"required": true,
|
||||
"schema": {
|
||||
"type": "string",
|
||||
"title": "Site Id"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"responses": {
|
||||
"200": {
|
||||
"description": "Successful Response",
|
||||
"content": {
|
||||
"application/json": {
|
||||
"schema": {
|
||||
"$ref": "#/components/schemas/SiteCurrentResponse"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"500": {
|
||||
"description": "Erreur interne. `correlation` identifie la trace côté serveur, qui n'est pas renvoyée au client.",
|
||||
"content": {
|
||||
"application/json": {
|
||||
"schema": {
|
||||
"$ref": "#/components/schemas/InternalErrorResponse"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"401": {
|
||||
"description": "Jeton absent, illisible, périmé, ou rendu caduc par un changement de rôle ou une désactivation. L'en-tête `WWW-Authenticate` porte la cause dans `error=`.",
|
||||
"content": {
|
||||
"application/json": {
|
||||
"schema": {
|
||||
"$ref": "#/components/schemas/ErrorResponse"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"403": {
|
||||
"description": "Mot de passe provisoire à changer (`detail` vaut `password_change_required`).",
|
||||
"content": {
|
||||
"application/json": {
|
||||
"schema": {
|
||||
"$ref": "#/components/schemas/ErrorResponse"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"422": {
|
||||
"description": "Corps invalide. Le détail nomme le champ fautif et le type d'erreur, jamais la valeur envoyée.",
|
||||
"content": {
|
||||
"application/json": {
|
||||
"schema": {
|
||||
"$ref": "#/components/schemas/ValidationErrorResponse"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"404": {
|
||||
"description": "Aucun site ne porte cet identifiant.",
|
||||
"content": {
|
||||
"application/json": {
|
||||
"schema": {
|
||||
"$ref": "#/components/schemas/ErrorResponse"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"/api/v1/alerts": {
|
||||
"get": {
|
||||
"tags": [
|
||||
@@ -2293,6 +2384,140 @@
|
||||
],
|
||||
"title": "SensorStatusResponse"
|
||||
},
|
||||
"SiteCurrentResponse": {
|
||||
"properties": {
|
||||
"timestamp": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{
|
||||
"type": "string",
|
||||
"format": "date-time"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"type": "null"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"title": "Timestamp"
|
||||
},
|
||||
"site_id": {
|
||||
"type": "string",
|
||||
"title": "Site Id"
|
||||
},
|
||||
"site_type": {
|
||||
"type": "string",
|
||||
"title": "Site Type"
|
||||
},
|
||||
"consumption_kw": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{
|
||||
"type": "number"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"type": "null"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"title": "Consumption Kw"
|
||||
},
|
||||
"consumption_kwh": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{
|
||||
"type": "number"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"type": "null"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"title": "Consumption Kwh"
|
||||
},
|
||||
"voltage_v": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{
|
||||
"type": "number"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"type": "null"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"title": "Voltage V"
|
||||
},
|
||||
"current_a": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{
|
||||
"type": "number"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"type": "null"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"title": "Current A"
|
||||
},
|
||||
"power_factor": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{
|
||||
"type": "number"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"type": "null"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"title": "Power Factor"
|
||||
},
|
||||
"temperature_celsius": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{
|
||||
"type": "number"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"type": "null"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"title": "Temperature Celsius"
|
||||
},
|
||||
"humidity_percent": {
|
||||
"anyOf": [
|
||||
{
|
||||
"type": "number"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"type": "null"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"title": "Humidity Percent"
|
||||
},
|
||||
"null_reasons": {
|
||||
"items": {
|
||||
"type": "string"
|
||||
},
|
||||
"type": "array",
|
||||
"title": "Null Reasons"
|
||||
},
|
||||
"data_quality": {
|
||||
"type": "string",
|
||||
"enum": [
|
||||
"good",
|
||||
"partial",
|
||||
"degraded",
|
||||
"critical"
|
||||
],
|
||||
"title": "Data Quality"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"type": "object",
|
||||
"required": [
|
||||
"timestamp",
|
||||
"site_id",
|
||||
"site_type",
|
||||
"consumption_kw",
|
||||
"consumption_kwh",
|
||||
"voltage_v",
|
||||
"current_a",
|
||||
"power_factor",
|
||||
"temperature_celsius",
|
||||
"humidity_percent",
|
||||
"null_reasons",
|
||||
"data_quality"
|
||||
],
|
||||
"title": "SiteCurrentResponse"
|
||||
},
|
||||
"SiteResponse": {
|
||||
"properties": {
|
||||
"site_id": {
|
||||
|
||||
@@ -31,6 +31,7 @@ ROUTES_A_ROLE = {
|
||||
("POST", "/api/v1/users/{id}/password-reset"),
|
||||
("GET", "/api/v1/sites"),
|
||||
("GET", "/api/v1/sites/{site_id}"),
|
||||
("GET", "/api/v1/sites/{site_id}/current"),
|
||||
("GET", "/api/v1/alerts"),
|
||||
("GET", "/api/v1/recommendations"),
|
||||
("GET", "/api/v1/recommendations/{recommendation_id}"),
|
||||
|
||||
@@ -81,3 +81,18 @@ async def test_the_declared_routes_are_actually_reachable(app: FastAPI) -> None:
|
||||
)
|
||||
def test_the_health_probes_stay_public(app: FastAPI, chemin: str) -> None:
|
||||
assert ("GET", chemin) in ROUTES_PUBLIQUES
|
||||
|
||||
|
||||
# Piège : ni les routes `include_in_schema=False` (/docs, /redoc) ni un `Mount` Starlette
|
||||
# (/static) n'apparaissent dans `app.openapi()["paths"]`. `routes_declarees()` ne les voit
|
||||
# donc jamais, et elles échapperaient silencieusement au garde-fou ci-dessus.
|
||||
@pytest.mark.parametrize(
|
||||
"chemin",
|
||||
["/docs", "/redoc", "/static/logo-icon.png"],
|
||||
ids=["swagger_ui", "redoc", "logo_statique"],
|
||||
)
|
||||
async def test_the_documentation_routes_are_public_by_design(
|
||||
app: FastAPI, client: AsyncClient, chemin: str
|
||||
) -> None:
|
||||
response = await client.get(chemin)
|
||||
assert response.status_code == 200
|
||||
|
||||
@@ -1,4 +1,5 @@
|
||||
from collections.abc import Callable, Iterator
|
||||
from datetime import UTC, datetime
|
||||
from uuid import uuid4
|
||||
|
||||
import pytest
|
||||
@@ -9,7 +10,9 @@ from app.api.deps import get_current_principal, get_site_service
|
||||
from app.core.principal import Principal
|
||||
from app.core.roles import AccountKind, Role
|
||||
from app.models.energy import Site
|
||||
from app.services.site import SiteNotFoundError
|
||||
from app.services.site import SiteCurrentReading, SiteNotFoundError
|
||||
|
||||
TIMESTAMP = datetime(2026, 9, 16, 12, 0, tzinfo=UTC)
|
||||
|
||||
|
||||
def principal(role: Role = Role.LECTEUR) -> Principal:
|
||||
@@ -33,10 +36,28 @@ def site(site_id: str = "site-1") -> Site:
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def lecture_actuelle(site_id: str = "site-1") -> SiteCurrentReading:
|
||||
return SiteCurrentReading(
|
||||
timestamp=TIMESTAMP,
|
||||
site_id=site_id,
|
||||
site_type="industriel",
|
||||
consumption_kw=87.34,
|
||||
consumption_kwh=87.34,
|
||||
voltage_v=401.2,
|
||||
current_a=132.5,
|
||||
power_factor=0.923,
|
||||
temperature_celsius=22.1,
|
||||
humidity_percent=58.4,
|
||||
null_reasons=[],
|
||||
data_quality="good",
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class FauxService:
|
||||
def __init__(self, erreur: Exception | None = None) -> None:
|
||||
self._erreur = erreur
|
||||
self.site = site()
|
||||
self.actuel = lecture_actuelle()
|
||||
|
||||
async def list_all(self) -> list[Site]:
|
||||
return [self.site]
|
||||
@@ -46,6 +67,11 @@ class FauxService:
|
||||
raise self._erreur
|
||||
return self.site
|
||||
|
||||
async def current(self, site_id: str) -> SiteCurrentReading:
|
||||
if self._erreur is not None:
|
||||
raise self._erreur
|
||||
return self.actuel
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.fixture
|
||||
def lecteur_connecte(app: FastAPI) -> Iterator[None]:
|
||||
@@ -109,6 +135,30 @@ async def test_get_site_returns_404_for_an_unknown_site(
|
||||
assert response.status_code == 404
|
||||
|
||||
|
||||
async def test_get_current_returns_the_latest_reading(
|
||||
servi: Callable[..., FauxService], client: AsyncClient
|
||||
) -> None:
|
||||
servi()
|
||||
|
||||
response = await client.get("/api/v1/sites/site-1/current")
|
||||
|
||||
assert response.status_code == 200
|
||||
corps = response.json()
|
||||
assert corps["site_id"] == "site-1"
|
||||
assert corps["data_quality"] == "good"
|
||||
assert corps["consumption_kw"] == 87.34
|
||||
|
||||
|
||||
async def test_get_current_returns_404_for_an_unknown_site(
|
||||
servi: Callable[..., FauxService], client: AsyncClient
|
||||
) -> None:
|
||||
servi(SiteNotFoundError("site-inconnu"))
|
||||
|
||||
response = await client.get("/api/v1/sites/site-inconnu/current")
|
||||
|
||||
assert response.status_code == 404
|
||||
|
||||
|
||||
async def test_list_sites_reaches_the_repository_through_the_session(
|
||||
lecteur_connecte: None, fake_session: Callable[..., None], client: AsyncClient
|
||||
) -> None:
|
||||
|
||||
@@ -88,6 +88,73 @@ async def test_latest_by_site_returns_one_row_per_site(session: AsyncSession) ->
|
||||
assert identifiants == {premier, second}
|
||||
|
||||
|
||||
async def test_latest_by_site_breaks_a_timestamp_tie_on_the_last_written_reading(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
) -> None:
|
||||
site = await creer_site(session)
|
||||
depot = ReadingRepository(session)
|
||||
horodatage = datetime(2026, 9, 15, tzinfo=UTC)
|
||||
await creer_lecture(
|
||||
session, site_id=site.site_id, timestamp=horodatage, source="api_history", consumption_kw=10
|
||||
)
|
||||
derniere = await creer_lecture(
|
||||
session, site_id=site.site_id, timestamp=horodatage, source="api_current", consumption_kw=42
|
||||
)
|
||||
|
||||
resultats = await depot.latest_by_site()
|
||||
retenues = [r.reading_id for r in resultats if r.site_id == site.site_id]
|
||||
await session.rollback()
|
||||
|
||||
assert retenues == [derniere.reading_id]
|
||||
|
||||
|
||||
async def test_latest_for_site_returns_the_most_recent_reading(session: AsyncSession) -> None:
|
||||
site = await creer_site(session)
|
||||
depot = ReadingRepository(session)
|
||||
await creer_lecture(session, site_id=site.site_id, timestamp=datetime(2026, 9, 1, tzinfo=UTC))
|
||||
recente = await creer_lecture(
|
||||
session, site_id=site.site_id, timestamp=datetime(2026, 9, 15, tzinfo=UTC)
|
||||
)
|
||||
|
||||
trouvee = await depot.latest_for_site(site.site_id)
|
||||
reading_id = trouvee.reading_id if trouvee else None
|
||||
await session.rollback()
|
||||
|
||||
assert reading_id == recente.reading_id
|
||||
|
||||
|
||||
async def test_latest_for_site_breaks_a_timestamp_tie_on_the_last_written_reading(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
) -> None:
|
||||
site = await creer_site(session)
|
||||
depot = ReadingRepository(session)
|
||||
horodatage = datetime(2026, 9, 15, tzinfo=UTC)
|
||||
await creer_lecture(session, site_id=site.site_id, timestamp=horodatage, source="api_history")
|
||||
derniere = await creer_lecture(
|
||||
session, site_id=site.site_id, timestamp=horodatage, source="api_current"
|
||||
)
|
||||
|
||||
trouvee = await depot.latest_for_site(site.site_id)
|
||||
reading_id = trouvee.reading_id if trouvee else None
|
||||
await session.rollback()
|
||||
|
||||
assert reading_id == derniere.reading_id
|
||||
|
||||
|
||||
async def test_latest_for_site_ignores_the_readings_of_the_other_sites(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
) -> None:
|
||||
sans_lecture = await creer_site(session)
|
||||
autre = await creer_site(session)
|
||||
depot = ReadingRepository(session)
|
||||
await creer_lecture(session, site_id=autre.site_id)
|
||||
|
||||
trouvee = await depot.latest_for_site(sans_lecture.site_id)
|
||||
await session.rollback()
|
||||
|
||||
assert trouvee is None
|
||||
|
||||
|
||||
async def test_list_history_orders_the_readings_by_timestamp_descending(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
) -> None:
|
||||
|
||||
@@ -1,8 +1,13 @@
|
||||
from dataclasses import dataclass, field
|
||||
from datetime import UTC, datetime
|
||||
|
||||
import pytest
|
||||
|
||||
from app.models.energy import Site
|
||||
from app.services.site import SiteNotFoundError, SiteService
|
||||
|
||||
TIMESTAMP = datetime(2026, 9, 16, 12, 0, tzinfo=UTC)
|
||||
|
||||
|
||||
def site(site_id: str = "site-1") -> Site:
|
||||
return Site(
|
||||
@@ -15,6 +20,21 @@ def site(site_id: str = "site-1") -> Site:
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class FauxLecture:
|
||||
site_id: str
|
||||
timestamp: datetime = TIMESTAMP
|
||||
consumption_kw: float | None = 87.34
|
||||
consumption_kwh: float | None = 87.34
|
||||
voltage_v: float | None = 401.2
|
||||
current_a: float | None = 132.5
|
||||
power_factor: float | None = 0.923
|
||||
temperature_celsius: float | None = 22.1
|
||||
humidity_percent: float | None = 58.4
|
||||
null_reasons: list[str] | None = field(default_factory=list)
|
||||
data_quality: str | None = "good"
|
||||
|
||||
|
||||
class FakeRepository:
|
||||
def __init__(self, sites: list[Site]) -> None:
|
||||
self._sites = sites
|
||||
@@ -26,24 +46,77 @@ class FakeRepository:
|
||||
return next((s for s in self._sites if s.site_id == site_id), None)
|
||||
|
||||
|
||||
async def test_list_all_returns_the_repository_sites() -> None:
|
||||
service = SiteService(sites=FakeRepository([site("a"), site("b")]))
|
||||
class FauxDepotLectures:
|
||||
def __init__(self, lectures: dict[str, FauxLecture]) -> None:
|
||||
self._lectures = lectures
|
||||
|
||||
sites = await service.list_all()
|
||||
async def latest_for_site(self, site_id: str) -> FauxLecture | None:
|
||||
return self._lectures.get(site_id)
|
||||
|
||||
|
||||
def service(sites: list[Site], lectures: dict[str, FauxLecture] | None = None) -> SiteService:
|
||||
return SiteService(
|
||||
sites=FakeRepository(sites), # type: ignore[arg-type]
|
||||
readings=FauxDepotLectures(lectures or {}), # type: ignore[arg-type]
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
async def test_list_all_returns_the_repository_sites() -> None:
|
||||
svc = service([site("a"), site("b")])
|
||||
|
||||
sites = await svc.list_all()
|
||||
|
||||
assert [s.site_id for s in sites] == ["a", "b"]
|
||||
|
||||
|
||||
async def test_get_by_id_returns_the_matching_site() -> None:
|
||||
service = SiteService(sites=FakeRepository([site("a")]))
|
||||
svc = service([site("a")])
|
||||
|
||||
trouve = await service.get_by_id("a")
|
||||
trouve = await svc.get_by_id("a")
|
||||
|
||||
assert trouve.site_id == "a"
|
||||
|
||||
|
||||
async def test_get_by_id_raises_when_the_site_is_unknown() -> None:
|
||||
service = SiteService(sites=FakeRepository([]))
|
||||
svc = service([])
|
||||
|
||||
with pytest.raises(SiteNotFoundError):
|
||||
await service.get_by_id("inconnu")
|
||||
await svc.get_by_id("inconnu")
|
||||
|
||||
|
||||
async def test_current_raises_when_the_site_is_unknown() -> None:
|
||||
svc = service([])
|
||||
|
||||
with pytest.raises(SiteNotFoundError):
|
||||
await svc.current("inconnu")
|
||||
|
||||
|
||||
async def test_current_returns_every_field_as_null_when_the_site_has_no_reading() -> None:
|
||||
svc = service([site("a")])
|
||||
|
||||
actuel = await svc.current("a")
|
||||
|
||||
assert actuel.timestamp is None
|
||||
assert actuel.consumption_kw is None
|
||||
assert actuel.data_quality == "critical"
|
||||
assert actuel.null_reasons == []
|
||||
|
||||
|
||||
async def test_current_copies_every_field_from_the_latest_reading() -> None:
|
||||
svc = service([site("a")], {"a": FauxLecture(site_id="a")})
|
||||
|
||||
actuel = await svc.current("a")
|
||||
|
||||
assert actuel.timestamp == TIMESTAMP
|
||||
assert actuel.site_type == "industriel"
|
||||
assert actuel.consumption_kw == 87.34
|
||||
assert actuel.voltage_v == 401.2
|
||||
assert actuel.data_quality == "good"
|
||||
|
||||
|
||||
async def test_current_treats_an_unknown_data_quality_as_critical() -> None:
|
||||
svc = service([site("a")], {"a": FauxLecture(site_id="a", data_quality=None)})
|
||||
|
||||
actuel = await svc.current("a")
|
||||
|
||||
assert actuel.data_quality == "critical"
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,13 @@
|
||||
# Piège : le logo est committé indépendamment à deux endroits (`app/static/`, servi par
|
||||
# `/docs`/`/redoc`, et `apps/frontend/public/`, servi au front) faute d'étape de build partagée.
|
||||
# Sans ce test, une mise à jour d'un seul des deux fichiers dérive silencieusement : rien en CI
|
||||
# ne le détecte.
|
||||
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
BACKEND_LOGO = Path(__file__).parent.parent / "app" / "static" / "logo-icon.png"
|
||||
FRONTEND_LOGO = Path(__file__).parent.parent.parent / "frontend" / "public" / "logo-icon.png"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_the_backend_logo_stays_in_sync_with_the_frontend_one() -> None:
|
||||
assert BACKEND_LOGO.read_bytes() == FRONTEND_LOGO.read_bytes()
|
||||
@@ -76,6 +76,13 @@ Points à vérifier après toute regénération :
|
||||
côté backend. Le `docker-compose.yml` n'a aucun service frontend.
|
||||
4. Ajouter le `Dockerfile` multi-stage (build Angular puis service statique nginx).
|
||||
|
||||
## Design système
|
||||
|
||||
Tokens (couleurs, typo, espacements) et composants partagés (`ev-button`, `ev-card`,
|
||||
`ev-alert`, `ev-badge`) sont documentés dans
|
||||
[`docs/architecture/32-design-systeme-frontend.md`](../../docs/architecture/32-design-systeme-frontend.md).
|
||||
Toute nouvelle page doit les réutiliser plutôt que définir ses propres valeurs.
|
||||
|
||||
## Additional Resources
|
||||
|
||||
For more information on using the Angular CLI, including detailed command references, visit the [Angular CLI Overview and Command Reference](https://angular.dev/tools/cli) page.
|
||||
|
||||
@@ -86,15 +86,6 @@
|
||||
"text-summary",
|
||||
"lcov",
|
||||
"html"
|
||||
],
|
||||
"reporters": [
|
||||
"default",
|
||||
[
|
||||
"junit",
|
||||
{
|
||||
"outputFile": "test-results/junit.xml"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 15 KiB After Width: | Height: | Size: 57 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 36 KiB |
@@ -12,4 +12,17 @@ export const routes: Routes = [
|
||||
canActivate: [authGuard],
|
||||
loadComponent: () => import('./features/dashboard/dashboard').then(m => m.Dashboard),
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
path: 'sites',
|
||||
canActivate: [authGuard],
|
||||
loadComponent: () => import('./features/sites/site-list/site-list').then(m => m.SiteList),
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
path: 'sites/:siteId',
|
||||
canActivate: [authGuard],
|
||||
loadComponent: () =>
|
||||
import('./features/sites/site-detail-placeholder/site-detail-placeholder').then(
|
||||
(m) => m.SiteDetailPlaceholder,
|
||||
),
|
||||
},
|
||||
];
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,41 @@
|
||||
import { TestBed } from '@angular/core/testing';
|
||||
import { provideHttpClient } from '@angular/common/http';
|
||||
import { provideHttpClientTesting, HttpTestingController } from '@angular/common/http/testing';
|
||||
import { SitesService } from './sites.service';
|
||||
import { environment } from '../../../environments/environment';
|
||||
|
||||
describe('SitesService', () => {
|
||||
let service: SitesService;
|
||||
let httpMock: HttpTestingController;
|
||||
|
||||
beforeEach(() => {
|
||||
TestBed.configureTestingModule({
|
||||
providers: [provideHttpClient(), provideHttpClientTesting()],
|
||||
});
|
||||
service = TestBed.inject(SitesService);
|
||||
httpMock = TestBed.inject(HttpTestingController);
|
||||
});
|
||||
|
||||
afterEach(() => httpMock.verify());
|
||||
|
||||
it('appelle le bon endpoint et retourne la liste des sites', () => {
|
||||
let result: unknown;
|
||||
service.getSites().subscribe((r) => (result = r));
|
||||
|
||||
const req = httpMock.expectOne(`${environment.apiUrl}/sites`);
|
||||
expect(req.request.method).toBe('GET');
|
||||
|
||||
req.flush([
|
||||
{
|
||||
site_id: 'SITE001',
|
||||
site_name: 'Site 1',
|
||||
site_type: 'industriel',
|
||||
location: 'Nantes',
|
||||
capacity_kw: 500,
|
||||
status: 'actif',
|
||||
},
|
||||
]);
|
||||
|
||||
expect((result as { site_id: string }[])[0].site_id).toBe('SITE001');
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
@@ -0,0 +1,13 @@
|
||||
import { Service, inject } from '@angular/core';
|
||||
import { HttpClient } from '@angular/common/http';
|
||||
import { environment } from '../../../environments/environment';
|
||||
import { Site } from '../../shared/models/site.model';
|
||||
|
||||
@Service()
|
||||
export class SitesService {
|
||||
private http = inject(HttpClient);
|
||||
|
||||
getSites() {
|
||||
return this.http.get<Site[]>(`${environment.apiUrl}/sites`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -1,31 +1,38 @@
|
||||
<div class="auth-page">
|
||||
<form class="auth-card" [formGroup]="form" (ngSubmit)="onSubmit()">
|
||||
<h1>Nouveau mot de passe</h1>
|
||||
<p class="auth-subtitle">Votre mot de passe est provisoire, vous devez le modifier avant de continuer</p>
|
||||
<form class="auth-card-wrapper" [formGroup]="form" (ngSubmit)="onSubmit()">
|
||||
<ev-card>
|
||||
<ev-brand class="auth-brand" />
|
||||
<h1>Nouveau mot de passe</h1>
|
||||
<p class="auth-subtitle">
|
||||
Votre mot de passe est provisoire, vous devez le modifier avant de continuer
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<label for="current_password">Mot de passe actuel</label>
|
||||
<input
|
||||
id="current_password"
|
||||
type="password"
|
||||
formControlName="current_password"
|
||||
autocomplete="current-password"
|
||||
/>
|
||||
<label class="form-label" for="current_password">Mot de passe actuel</label>
|
||||
<input
|
||||
id="current_password"
|
||||
class="form-input"
|
||||
type="password"
|
||||
formControlName="current_password"
|
||||
autocomplete="current-password"
|
||||
/>
|
||||
|
||||
<label for="new_password">Nouveau mot de passe</label>
|
||||
<input
|
||||
id="new_password"
|
||||
type="password"
|
||||
formControlName="new_password"
|
||||
autocomplete="new-password"
|
||||
/>
|
||||
<span class="auth-hint">{{ passwordHint }}</span>
|
||||
<label class="form-label" for="new_password">Nouveau mot de passe</label>
|
||||
<input
|
||||
id="new_password"
|
||||
class="form-input"
|
||||
type="password"
|
||||
formControlName="new_password"
|
||||
autocomplete="new-password"
|
||||
/>
|
||||
<span class="form-hint">{{ passwordHint }}</span>
|
||||
|
||||
@if (errorMessage()) {
|
||||
<p class="auth-error">{{ errorMessage() }}</p>
|
||||
}
|
||||
@if (errorMessage()) {
|
||||
<ev-alert severity="danger">{{ errorMessage() }}</ev-alert>
|
||||
}
|
||||
|
||||
<button type="submit" [disabled]="form.invalid || isLoading()">
|
||||
{{ isLoading() ? 'Modification...' : 'Valider' }}
|
||||
</button>
|
||||
<ev-button type="submit" [disabled]="form.invalid || isLoading()">
|
||||
{{ isLoading() ? 'Modification...' : 'Valider' }}
|
||||
</ev-button>
|
||||
</ev-card>
|
||||
</form>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
@@ -1,88 +0,0 @@
|
||||
:host {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
min-height: 100vh;
|
||||
background: #f3f4f6;
|
||||
font-family: 'Segoe UI', system-ui, sans-serif;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.auth-card {
|
||||
background: #ffffff;
|
||||
border: 1px solid #e5e7eb;
|
||||
border-radius: 12px;
|
||||
padding: 2.5rem;
|
||||
width: 100%;
|
||||
max-width: 360px;
|
||||
box-shadow: 0 1px 3px rgba(0, 0, 0, 0.06);
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
|
||||
h1 {
|
||||
margin: 0;
|
||||
font-size: 1.5rem;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
color: #1f2937;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.auth-subtitle {
|
||||
margin: 0.25rem 0 1.5rem;
|
||||
color: #6b7280;
|
||||
font-size: 0.9rem;
|
||||
line-height: 1.4;
|
||||
}
|
||||
|
||||
label {
|
||||
font-size: 0.85rem;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
color: #374151;
|
||||
margin-bottom: 0.35rem;
|
||||
margin-top: 1rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
input {
|
||||
padding: 0.6rem 0.75rem;
|
||||
border: 1px solid #d1d5db;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
font-size: 0.95rem;
|
||||
|
||||
&:focus {
|
||||
outline: none;
|
||||
border-color: #3b82f6;
|
||||
box-shadow: 0 0 0 3px rgba(59, 130, 246, 0.15);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
button {
|
||||
margin-top: 1.5rem;
|
||||
padding: 0.7rem;
|
||||
background: #3b82f6;
|
||||
color: #fff;
|
||||
border: none;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
font-size: 0.95rem;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
|
||||
&:disabled {
|
||||
background: #9ca3af;
|
||||
cursor: not-allowed;
|
||||
}
|
||||
|
||||
&:not(:disabled):hover {
|
||||
background: #2563eb;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.auth-hint {
|
||||
font-size: 0.75rem;
|
||||
color: #9ca3af;
|
||||
margin-top: 0.25rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.auth-error {
|
||||
margin: 0.75rem 0 0;
|
||||
color: #dc2626;
|
||||
font-size: 0.85rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -63,7 +63,7 @@ describe('ChangePassword', () => {
|
||||
fixture.detectChanges(); // rend le bloc @if (errorMessage())
|
||||
|
||||
expect(component.errorMessage()).toContain('incorrect');
|
||||
const errorEl = fixture.nativeElement.querySelector('.auth-error');
|
||||
const errorEl = fixture.nativeElement.querySelector('.ev-alert');
|
||||
expect(errorEl?.textContent).toContain('incorrect');
|
||||
});
|
||||
|
||||
@@ -73,7 +73,7 @@ describe('ChangePassword', () => {
|
||||
|
||||
const button = fixture.nativeElement.querySelector('button[type="submit"]');
|
||||
expect(button.disabled).toBe(true);
|
||||
expect(fixture.nativeElement.querySelector('.auth-error')).toBeNull();
|
||||
expect(fixture.nativeElement.querySelector('.ev-alert')).toBeNull();
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('déclenche onSubmit via la soumission réelle du formulaire (ngSubmit)', () => {
|
||||
|
||||
@@ -2,12 +2,16 @@ import { Component, inject, signal } from '@angular/core';
|
||||
import { ReactiveFormsModule, FormBuilder, Validators } from '@angular/forms';
|
||||
import { Router } from '@angular/router';
|
||||
import { AuthService } from '../../../core/services/auth.service';
|
||||
import { Button } from '../../../shared/components/ui/button/button';
|
||||
import { Card } from '../../../shared/components/ui/card/card';
|
||||
import { Alert } from '../../../shared/components/ui/alert/alert';
|
||||
import { Brand } from '../../../shared/components/ui/brand/brand';
|
||||
import { passwordValidators, PASSWORD_HINT } from '../../../shared/validators/password.validator';
|
||||
|
||||
@Component({
|
||||
selector: 'app-change-password',
|
||||
standalone: true,
|
||||
imports: [ReactiveFormsModule],
|
||||
imports: [ReactiveFormsModule, Button, Card, Alert, Brand],
|
||||
templateUrl: './change-password.html',
|
||||
styleUrl: './change-password.scss',
|
||||
})
|
||||
@@ -36,7 +40,9 @@ export class ChangePassword {
|
||||
},
|
||||
error: () => {
|
||||
this.isLoading.set(false);
|
||||
this.errorMessage.set(`Mot de passe actuel incorrect, ou nouveau mot de passe invalide (${this.passwordHint}).`);
|
||||
this.errorMessage.set(
|
||||
`Mot de passe actuel incorrect, ou nouveau mot de passe invalide (${this.passwordHint}).`,
|
||||
);
|
||||
},
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -1,38 +1,43 @@
|
||||
<div class="auth-page">
|
||||
<form class="auth-card" [formGroup]="form" (ngSubmit)="onSubmit()">
|
||||
<h1>Connexion</h1>
|
||||
<p class="auth-subtitle">Accédez à votre espace EnerVision</p>
|
||||
<form class="auth-card-wrapper" [formGroup]="form" (ngSubmit)="onSubmit()">
|
||||
<ev-card>
|
||||
<ev-brand class="auth-brand" />
|
||||
<h1>Connexion</h1>
|
||||
<p class="auth-subtitle">Accédez à votre espace EnerVision</p>
|
||||
|
||||
<label for="email">Email</label>
|
||||
<input
|
||||
id="email"
|
||||
type="email"
|
||||
formControlName="email"
|
||||
autocomplete="username"
|
||||
placeholder="vous@enervision.fr"
|
||||
/>
|
||||
<label class="form-label" for="email">Email</label>
|
||||
<input
|
||||
id="email"
|
||||
class="form-input"
|
||||
type="email"
|
||||
formControlName="email"
|
||||
autocomplete="username"
|
||||
placeholder="vous@enervision.fr"
|
||||
/>
|
||||
|
||||
<label for="password">Mot de passe</label>
|
||||
<input
|
||||
id="password"
|
||||
type="password"
|
||||
formControlName="password"
|
||||
autocomplete="current-password"
|
||||
/>
|
||||
<label class="form-label" for="password">Mot de passe</label>
|
||||
<input
|
||||
id="password"
|
||||
class="form-input"
|
||||
type="password"
|
||||
formControlName="password"
|
||||
autocomplete="current-password"
|
||||
/>
|
||||
|
||||
@if (errorMessage()) {
|
||||
<p class="auth-error">
|
||||
{{ errorMessage() }}
|
||||
@if (retryAfterSeconds(); as seconds) {
|
||||
(réessayez dans {{ seconds }}s)
|
||||
}
|
||||
</p>
|
||||
}
|
||||
@if (errorMessage()) {
|
||||
<ev-alert severity="danger">
|
||||
{{ errorMessage() }}
|
||||
@if (retryAfterSeconds(); as seconds) {
|
||||
(réessayez dans {{ seconds }}s)
|
||||
}
|
||||
</ev-alert>
|
||||
}
|
||||
|
||||
<button type="submit" [disabled]="form.invalid || isLoading()">
|
||||
{{ isLoading() ? 'Connexion...' : 'Se connecter' }}
|
||||
</button>
|
||||
<ev-button type="submit" [disabled]="form.invalid || isLoading()">
|
||||
{{ isLoading() ? 'Connexion...' : 'Se connecter' }}
|
||||
</ev-button>
|
||||
|
||||
<p class="auth-link"><a routerLink="/forgot-password">Mot de passe oublié ?</a></p>
|
||||
<p class="auth-link"><a routerLink="/forgot-password">Mot de passe oublié ?</a></p>
|
||||
</ev-card>
|
||||
</form>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
@@ -1,85 +1,3 @@
|
||||
:host {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
min-height: 100vh;
|
||||
background: #f3f4f6;
|
||||
font-family: 'Segoe UI', system-ui, sans-serif;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.auth-card {
|
||||
background: #ffffff;
|
||||
border: 1px solid #e5e7eb;
|
||||
border-radius: 12px;
|
||||
padding: 2.5rem;
|
||||
width: 100%;
|
||||
max-width: 360px;
|
||||
box-shadow: 0 1px 3px rgba(0, 0, 0, 0.06);
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
|
||||
h1 {
|
||||
margin: 0;
|
||||
font-size: 1.5rem;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
color: #1f2937;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.auth-subtitle {
|
||||
margin: 0.25rem 0 1.5rem;
|
||||
color: #6b7280;
|
||||
font-size: 0.9rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
label {
|
||||
font-size: 0.85rem;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
color: #374151;
|
||||
margin-bottom: 0.35rem;
|
||||
margin-top: 1rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
input {
|
||||
padding: 0.6rem 0.75rem;
|
||||
border: 1px solid #d1d5db;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
font-size: 0.95rem;
|
||||
|
||||
&:focus {
|
||||
outline: none;
|
||||
border-color: #3b82f6;
|
||||
box-shadow: 0 0 0 3px rgba(59, 130, 246, 0.15);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
button {
|
||||
margin-top: 1.5rem;
|
||||
padding: 0.7rem;
|
||||
background: #3b82f6;
|
||||
color: #fff;
|
||||
border: none;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
font-size: 0.95rem;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
|
||||
&:disabled {
|
||||
background: #9ca3af;
|
||||
cursor: not-allowed;
|
||||
}
|
||||
|
||||
&:not(:disabled):hover {
|
||||
background: #2563eb;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.auth-error {
|
||||
margin: 0.75rem 0 0;
|
||||
color: #dc2626;
|
||||
font-size: 0.85rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.auth-link {
|
||||
margin-top: 1rem;
|
||||
font-size: 0.85rem;
|
||||
|
||||
@@ -79,7 +79,7 @@ describe('Login', () => {
|
||||
fixture.detectChanges(); // rend le bloc @if (errorMessage()) du template
|
||||
|
||||
expect(component.errorMessage()).toBe('Email ou mot de passe incorrect.');
|
||||
const errorEl = fixture.nativeElement.querySelector('.auth-error');
|
||||
const errorEl = fixture.nativeElement.querySelector('.ev-alert');
|
||||
expect(errorEl?.textContent).toContain('Email ou mot de passe incorrect.');
|
||||
});
|
||||
|
||||
@@ -96,7 +96,7 @@ describe('Login', () => {
|
||||
fixture.detectChanges(); // rend aussi le sous-bloc @if (retryAfterSeconds(); as seconds)
|
||||
|
||||
expect(component.retryAfterSeconds()).toBe(30);
|
||||
const errorEl = fixture.nativeElement.querySelector('.auth-error');
|
||||
const errorEl = fixture.nativeElement.querySelector('.ev-alert');
|
||||
expect(errorEl?.textContent).toContain('30s');
|
||||
});
|
||||
|
||||
@@ -114,7 +114,7 @@ describe('Login', () => {
|
||||
|
||||
const button = fixture.nativeElement.querySelector('button[type="submit"]');
|
||||
expect(button.disabled).toBe(true);
|
||||
expect(fixture.nativeElement.querySelector('.auth-error')).toBeNull();
|
||||
expect(fixture.nativeElement.querySelector('.ev-alert')).toBeNull();
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('déclenche onSubmit via la soumission réelle du formulaire (ngSubmit)', () => {
|
||||
|
||||
@@ -3,12 +3,19 @@ import { ReactiveFormsModule, FormBuilder, Validators } from '@angular/forms';
|
||||
import { ActivatedRoute, Router, RouterLink } from '@angular/router';
|
||||
import { HttpErrorResponse } from '@angular/common/http';
|
||||
import { AuthService } from '../../../core/services/auth.service';
|
||||
import { MESSAGE_LIEN_RESET_INVALIDE, MOTIF_LIEN_RESET_INVALIDE } from '../../../shared/models/auth-redirect-reason';
|
||||
import { Button } from '../../../shared/components/ui/button/button';
|
||||
import { Card } from '../../../shared/components/ui/card/card';
|
||||
import { Alert } from '../../../shared/components/ui/alert/alert';
|
||||
import { Brand } from '../../../shared/components/ui/brand/brand';
|
||||
import {
|
||||
MESSAGE_LIEN_RESET_INVALIDE,
|
||||
MOTIF_LIEN_RESET_INVALIDE,
|
||||
} from '../../../shared/models/auth-redirect-reason';
|
||||
|
||||
@Component({
|
||||
selector: 'app-login',
|
||||
standalone: true,
|
||||
imports: [ReactiveFormsModule, RouterLink],
|
||||
imports: [ReactiveFormsModule, RouterLink, Button, Card, Alert, Brand],
|
||||
templateUrl: './login.html',
|
||||
styleUrl: './login.scss',
|
||||
})
|
||||
|
||||
@@ -1,19 +1,33 @@
|
||||
<div class="dashboard">
|
||||
<header class="dashboard__header">
|
||||
<div>
|
||||
<h1>Vue d'ensemble</h1>
|
||||
<p class="dashboard__subtitle">Consommation instantanée du parc</p>
|
||||
<div class="dashboard__brand">
|
||||
<a routerLink="/dashboard" class="ev-brand-link">
|
||||
<ev-brand class="dashboard__logo" />
|
||||
</a>
|
||||
<div>
|
||||
<h1>Vue d'ensemble</h1>
|
||||
<p class="dashboard__subtitle">Consommation instantanée du parc</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="dashboard__actions">
|
||||
<a routerLink="/sites" class="ev-link">Voir les sites</a>
|
||||
<ev-button
|
||||
class="logout-button"
|
||||
variant="secondary"
|
||||
[fullWidth]="false"
|
||||
(click)="onLogout()"
|
||||
>Déconnexion</ev-button
|
||||
>
|
||||
</div>
|
||||
<button type="button" class="logout-button" (click)="onLogout()">Déconnexion</button>
|
||||
</header>
|
||||
|
||||
@if (error(); as message) {
|
||||
<p class="banner-error" role="alert">{{ message }}</p>
|
||||
<ev-alert severity="danger" class="banner-error">{{ message }}</ev-alert>
|
||||
}
|
||||
|
||||
@if (stats(); as s) {
|
||||
<section class="overview">
|
||||
<div class="card card--gauge">
|
||||
<ev-card class="card card--gauge">
|
||||
<span class="card__label">Consommation vs capacité</span>
|
||||
<app-consumption-gauge
|
||||
[consumption]="s.total_consumption_kw"
|
||||
@@ -23,20 +37,20 @@
|
||||
>{{ s.total_consumption_kw | number: '1.0-1' }} /
|
||||
{{ s.total_capacity_kw | number }} kW</span
|
||||
>
|
||||
</div>
|
||||
</ev-card>
|
||||
|
||||
<div class="card">
|
||||
<ev-card class="card">
|
||||
<span class="card__label">Charge moyenne du parc</span>
|
||||
<span class="card__value">{{ s.average_load_percent }} %</span>
|
||||
<div class="progress-bar">
|
||||
<div class="progress-bar__fill" [style.width.%]="s.average_load_percent"></div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</ev-card>
|
||||
|
||||
<div class="card">
|
||||
<ev-card class="card">
|
||||
<span class="card__label">Sites suivis</span>
|
||||
<span class="card__value">{{ s.total_sites }}</span>
|
||||
</div>
|
||||
</ev-card>
|
||||
</section>
|
||||
|
||||
<section class="chart-section">
|
||||
@@ -50,8 +64,8 @@
|
||||
<h2>Alertes actives</h2>
|
||||
<ul class="alerts-list">
|
||||
@for (alert of alerts(); track alert.alert_id) {
|
||||
<li class="alert-item" [class]="'alert-item--' + alert.severity">
|
||||
<span class="alert-item__badge">{{ alert.severity }}</span>
|
||||
<li class="alert-item">
|
||||
<ev-badge [tone]="badgeToneForSeverity(alert.severity)">{{ alert.severity }}</ev-badge>
|
||||
<span class="alert-item__message">{{ alert.message }}</span>
|
||||
</li>
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -1,23 +1,22 @@
|
||||
:host {
|
||||
--color-good: #2e7d32;
|
||||
--color-partial: #f9a825;
|
||||
--color-degraded: #ef6c00;
|
||||
--color-critical: #c62828;
|
||||
--color-bg-card: #ffffff;
|
||||
--color-border: #e5e7eb;
|
||||
--color-text-muted: #6b7280;
|
||||
--radius: 10px;
|
||||
|
||||
display: block;
|
||||
font-family: 'Segoe UI', system-ui, sans-serif;
|
||||
color: #1f2937;
|
||||
padding: 2rem;
|
||||
color: var(--color-text);
|
||||
padding: 2.5rem 2rem;
|
||||
max-width: 1100px;
|
||||
margin: 0 auto;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.dashboard__header {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: flex-start;
|
||||
justify-content: space-between;
|
||||
margin-bottom: 2rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.dashboard__brand {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 0.85rem;
|
||||
|
||||
h1 {
|
||||
margin: 0;
|
||||
@@ -26,11 +25,21 @@
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.dashboard__logo {
|
||||
font-size: 1.3rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.dashboard__subtitle {
|
||||
margin: 0.25rem 0 0;
|
||||
color: var(--color-text-muted);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.dashboard__actions {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 1rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
h2 {
|
||||
font-size: 1.1rem;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
@@ -38,13 +47,8 @@ h2 {
|
||||
}
|
||||
|
||||
.banner-error {
|
||||
display: block;
|
||||
margin: 0 0 1.5rem;
|
||||
padding: 0.75rem 1rem;
|
||||
border: 1px solid var(--color-critical);
|
||||
border-left-width: 4px;
|
||||
border-radius: var(--radius);
|
||||
background: #fdecea;
|
||||
color: var(--color-critical);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.overview {
|
||||
@@ -55,14 +59,8 @@ h2 {
|
||||
}
|
||||
|
||||
.card {
|
||||
background: var(--color-bg-card);
|
||||
border: 1px solid var(--color-border);
|
||||
border-radius: var(--radius);
|
||||
padding: 1.25rem;
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
gap: 0.35rem;
|
||||
box-shadow: 0 1px 2px rgba(0, 0, 0, 0.04);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.card--gauge {
|
||||
@@ -84,16 +82,16 @@ h2 {
|
||||
|
||||
.progress-bar {
|
||||
height: 6px;
|
||||
background: #e5e7eb;
|
||||
border-radius: 999px;
|
||||
background: var(--color-border-light);
|
||||
border-radius: var(--radius-pill);
|
||||
overflow: hidden;
|
||||
margin-top: 0.25rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.progress-bar__fill {
|
||||
height: 100%;
|
||||
background: #3b82f6;
|
||||
border-radius: 999px;
|
||||
background: var(--color-primary);
|
||||
border-radius: var(--radius-pill);
|
||||
transition: width 0.3s ease;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -115,59 +113,11 @@ h2 {
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 0.75rem;
|
||||
padding: 0.7rem 1rem;
|
||||
border-radius: var(--radius);
|
||||
background: #fef2f2;
|
||||
border: 1px solid #fecaca;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.alert-item__badge {
|
||||
font-size: 0.7rem;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
text-transform: uppercase;
|
||||
padding: 0.2rem 0.55rem;
|
||||
border-radius: 999px;
|
||||
color: #fff;
|
||||
background: var(--color-critical);
|
||||
flex-shrink: 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.alert-item--high .alert-item__badge {
|
||||
background: var(--color-degraded);
|
||||
}
|
||||
.alert-item--medium .alert-item__badge {
|
||||
background: var(--color-partial);
|
||||
}
|
||||
.alert-item--low .alert-item__badge {
|
||||
background: var(--color-good);
|
||||
border-radius: var(--radius-md);
|
||||
background: var(--color-danger-bg);
|
||||
border: 1px solid var(--color-danger-border);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.alert-item__message {
|
||||
font-size: 0.9rem;
|
||||
}
|
||||
.dashboard__header {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: flex-start;
|
||||
justify-content: space-between;
|
||||
margin-bottom: 2rem;
|
||||
|
||||
h1 {
|
||||
margin: 0;
|
||||
font-size: 1.75rem;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.logout-button {
|
||||
padding: 0.5rem 1rem;
|
||||
background: #ffffff;
|
||||
border: 1px solid #d1d5db;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
font-size: 0.85rem;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
color: #374151;
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
|
||||
&:hover {
|
||||
background: #f3f4f6;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -5,7 +5,7 @@ import { Dashboard } from './dashboard';
|
||||
import { StatsService } from '../../core/services/stats.service';
|
||||
import { AlertsService } from '../../core/services/alerts.service';
|
||||
import {AuthService} from '../../core/services/auth.service';
|
||||
import {Router} from '@angular/router';
|
||||
import {Router, provideRouter} from '@angular/router';
|
||||
|
||||
vi.mock('chart.js', () => {
|
||||
class ChartMock {
|
||||
@@ -29,6 +29,7 @@ describe('Dashboard', () => {
|
||||
providers: [
|
||||
{ provide: StatsService, useValue: statsMock },
|
||||
{ provide: AlertsService, useValue: alertsMock },
|
||||
provideRouter([]),
|
||||
],
|
||||
});
|
||||
|
||||
@@ -60,6 +61,7 @@ describe('Dashboard', () => {
|
||||
providers: [
|
||||
{ provide: StatsService, useValue: statsMock },
|
||||
{ provide: AlertsService, useValue: alertsMock },
|
||||
provideRouter([]),
|
||||
],
|
||||
});
|
||||
|
||||
@@ -86,6 +88,7 @@ describe('Dashboard', () => {
|
||||
providers: [
|
||||
{ provide: StatsService, useValue: statsMock },
|
||||
{ provide: AlertsService, useValue: alertsMock },
|
||||
provideRouter([]),
|
||||
],
|
||||
});
|
||||
|
||||
@@ -99,7 +102,6 @@ describe('Dashboard', () => {
|
||||
const statsMock = { getSummary: vi.fn().mockReturnValue(of({ total_sites: 7, sites: [] })) };
|
||||
const alertsMock = { getAlerts: vi.fn().mockReturnValue(of([])) };
|
||||
const authMock = { logout: vi.fn().mockReturnValue(of(undefined)), clearSession: vi.fn() };
|
||||
const routerMock = { navigate: vi.fn() };
|
||||
|
||||
TestBed.configureTestingModule({
|
||||
imports: [Dashboard],
|
||||
@@ -107,18 +109,21 @@ describe('Dashboard', () => {
|
||||
{ provide: StatsService, useValue: statsMock },
|
||||
{ provide: AlertsService, useValue: alertsMock },
|
||||
{ provide: AuthService, useValue: authMock },
|
||||
{ provide: Router, useValue: routerMock },
|
||||
provideRouter([]),
|
||||
],
|
||||
});
|
||||
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(Dashboard);
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
const router = TestBed.inject(Router);
|
||||
const navigateSpy = vi.spyOn(router, 'navigate').mockResolvedValue(true);
|
||||
|
||||
const button = fixture.nativeElement.querySelector('.logout-button');
|
||||
button.click();
|
||||
|
||||
expect(authMock.logout).toHaveBeenCalled();
|
||||
expect(routerMock.navigate).toHaveBeenCalledWith(['/login']);
|
||||
expect(navigateSpy).toHaveBeenCalledWith(['/login']);
|
||||
});
|
||||
it('déconnecte localement et redirige vers /login même si logout échoue côté réseau', () => {
|
||||
const statsMock = { getSummary: vi.fn().mockReturnValue(of({ total_sites: 7, sites: [] })) };
|
||||
@@ -127,25 +132,51 @@ describe('Dashboard', () => {
|
||||
logout: vi.fn().mockReturnValue(throwError(() => new Error('réseau indisponible'))),
|
||||
clearSession: vi.fn(),
|
||||
};
|
||||
const routerMock = { navigate: vi.fn() };
|
||||
|
||||
TestBed.configureTestingModule({
|
||||
imports: [Dashboard],
|
||||
providers: [
|
||||
{ provide: StatsService, useValue: statsMock },
|
||||
{ provide: AlertsService, useValue: alertsMock },
|
||||
{ provide: AuthService, useValue: authMock },
|
||||
{ provide: Router, useValue: routerMock },
|
||||
provideRouter([]),
|
||||
],
|
||||
});
|
||||
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(Dashboard);
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
const router = TestBed.inject(Router);
|
||||
const navigateSpy = vi.spyOn(router, 'navigate').mockResolvedValue(true);
|
||||
|
||||
const button = fixture.nativeElement.querySelector('.logout-button');
|
||||
button.click();
|
||||
|
||||
expect(authMock.clearSession).toHaveBeenCalled();
|
||||
expect(routerMock.navigate).toHaveBeenCalledWith(['/login']);
|
||||
expect(navigateSpy).toHaveBeenCalledWith(['/login']);
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('distingue le ton des sévérités high et critical', () => {
|
||||
const statsMock = { getSummary: vi.fn().mockReturnValue(of({ total_sites: 7, sites: [] })) };
|
||||
const alertsMock = { getAlerts: vi.fn().mockReturnValue(of([])) };
|
||||
|
||||
TestBed.configureTestingModule({
|
||||
imports: [Dashboard],
|
||||
providers: [
|
||||
{ provide: StatsService, useValue: statsMock },
|
||||
{ provide: AlertsService, useValue: alertsMock },
|
||||
provideRouter([]),
|
||||
],
|
||||
});
|
||||
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(Dashboard);
|
||||
const dashboard = fixture.componentInstance;
|
||||
|
||||
expect(dashboard.badgeToneForSeverity('low')).toBe('success');
|
||||
expect(dashboard.badgeToneForSeverity('medium')).toBe('warning');
|
||||
expect(dashboard.badgeToneForSeverity('high')).toBe('danger');
|
||||
expect(dashboard.badgeToneForSeverity('critical')).toBe('critical');
|
||||
expect(dashboard.badgeToneForSeverity('high')).not.toBe(
|
||||
dashboard.badgeToneForSeverity('critical'),
|
||||
);
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
@@ -2,23 +2,45 @@ import { Component, OnInit, inject, signal, DestroyRef } from '@angular/core';
|
||||
import { takeUntilDestroyed } from '@angular/core/rxjs-interop';
|
||||
import { timer, switchMap, catchError, EMPTY, Observable } from 'rxjs';
|
||||
import { DecimalPipe } from '@angular/common';
|
||||
import { Router } from '@angular/router';
|
||||
import { Router, RouterLink } from '@angular/router';
|
||||
import { StatsService } from '../../core/services/stats.service';
|
||||
import { ConsumptionGauge } from '../../shared/components/consumption-gauge/consumption-gauge';
|
||||
import { SiteLoadChart } from '../../shared/components/site-load-chart/site-load-chart';
|
||||
import { AlertsService } from '../../core/services/alerts.service';
|
||||
import { AuthService } from '../../core/services/auth.service';
|
||||
import { StatsSummary } from '../../shared/models/stats.model';
|
||||
import { Alert } from '../../shared/models/alert.model';
|
||||
import { Alert, AlertSeverity } from '../../shared/models/alert.model';
|
||||
import { Card } from '../../shared/components/ui/card/card';
|
||||
import { Alert as EvAlert } from '../../shared/components/ui/alert/alert';
|
||||
import { Badge, BadgeTone } from '../../shared/components/ui/badge/badge';
|
||||
import { Brand } from '../../shared/components/ui/brand/brand';
|
||||
import { Button } from '../../shared/components/ui/button/button';
|
||||
|
||||
const REFRESH_INTERVAL_MS = 10000;
|
||||
const UNAVAILABLE_MESSAGE =
|
||||
'Données indisponibles, les valeurs affichées datent du dernier relevé.';
|
||||
|
||||
const TON_PAR_SEVERITE: Record<AlertSeverity, BadgeTone> = {
|
||||
low: 'success',
|
||||
medium: 'warning',
|
||||
high: 'danger',
|
||||
critical: 'critical',
|
||||
};
|
||||
|
||||
@Component({
|
||||
selector: 'app-dashboard',
|
||||
standalone: true,
|
||||
imports: [DecimalPipe, ConsumptionGauge, SiteLoadChart],
|
||||
imports: [
|
||||
DecimalPipe,
|
||||
RouterLink,
|
||||
ConsumptionGauge,
|
||||
SiteLoadChart,
|
||||
Card,
|
||||
EvAlert,
|
||||
Badge,
|
||||
Brand,
|
||||
Button,
|
||||
],
|
||||
templateUrl: './dashboard.html',
|
||||
styleUrl: './dashboard.scss',
|
||||
})
|
||||
@@ -54,6 +76,10 @@ export class Dashboard implements OnInit {
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
badgeToneForSeverity(severity: AlertSeverity): BadgeTone {
|
||||
return TON_PAR_SEVERITE[severity];
|
||||
}
|
||||
|
||||
onLogout(): void {
|
||||
this.auth.logout().subscribe({
|
||||
next: () => this.router.navigate(['/login']),
|
||||
|
||||
+19
@@ -0,0 +1,19 @@
|
||||
<div class="site-detail-placeholder">
|
||||
<nav class="ev-breadcrumb">
|
||||
<a routerLink="/dashboard">Tableau de bord</a>
|
||||
<span>/</span>
|
||||
<a routerLink="/sites">Sites</a>
|
||||
</nav>
|
||||
|
||||
<header class="site-detail-placeholder__header">
|
||||
<a routerLink="/dashboard" class="ev-brand-link">
|
||||
<ev-brand class="site-detail-placeholder__logo" />
|
||||
</a>
|
||||
<h1>Site {{ siteId() }}</h1>
|
||||
</header>
|
||||
|
||||
<ev-card>
|
||||
<p>Le détail de ce site est à venir (voir issue #51).</p>
|
||||
<a routerLink="/sites" class="ev-link">Retour aux sites</a>
|
||||
</ev-card>
|
||||
</div>
|
||||
+28
@@ -0,0 +1,28 @@
|
||||
:host {
|
||||
display: block;
|
||||
color: var(--color-text);
|
||||
padding: 2.5rem 2rem;
|
||||
max-width: 640px;
|
||||
margin: 0 auto;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.site-detail-placeholder__header {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 0.85rem;
|
||||
margin-bottom: 1.5rem;
|
||||
|
||||
h1 {
|
||||
margin: 0;
|
||||
font-size: 1.5rem;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.site-detail-placeholder__logo {
|
||||
font-size: 1.3rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
ev-card p {
|
||||
margin: 0 0 0.75rem;
|
||||
}
|
||||
+42
@@ -0,0 +1,42 @@
|
||||
import { TestBed } from '@angular/core/testing';
|
||||
import { ActivatedRoute, convertToParamMap, provideRouter } from '@angular/router';
|
||||
import { BehaviorSubject } from 'rxjs';
|
||||
import { SiteDetailPlaceholder } from './site-detail-placeholder';
|
||||
|
||||
describe('SiteDetailPlaceholder', () => {
|
||||
it("affiche l'identifiant du site depuis la route", () => {
|
||||
const paramMap = new BehaviorSubject(convertToParamMap({ siteId: 'SITE001' }));
|
||||
TestBed.configureTestingModule({
|
||||
imports: [SiteDetailPlaceholder],
|
||||
providers: [
|
||||
provideRouter([]),
|
||||
{ provide: ActivatedRoute, useValue: { paramMap } },
|
||||
],
|
||||
});
|
||||
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(SiteDetailPlaceholder);
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
expect(fixture.nativeElement.textContent).toContain('SITE001');
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('met à jour l\'affichage quand le paramètre change sans recréer le composant', () => {
|
||||
const paramMap = new BehaviorSubject(convertToParamMap({ siteId: 'SITE001' }));
|
||||
TestBed.configureTestingModule({
|
||||
imports: [SiteDetailPlaceholder],
|
||||
providers: [
|
||||
provideRouter([]),
|
||||
{ provide: ActivatedRoute, useValue: { paramMap } },
|
||||
],
|
||||
});
|
||||
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(SiteDetailPlaceholder);
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
paramMap.next(convertToParamMap({ siteId: 'SITE002' }));
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
expect(fixture.nativeElement.textContent).toContain('SITE002');
|
||||
expect(fixture.nativeElement.textContent).not.toContain('SITE001');
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
+19
@@ -0,0 +1,19 @@
|
||||
import { Component, inject } from '@angular/core';
|
||||
import { toSignal } from '@angular/core/rxjs-interop';
|
||||
import { ActivatedRoute, RouterLink } from '@angular/router';
|
||||
import { map } from 'rxjs';
|
||||
import { Card } from '../../../shared/components/ui/card/card';
|
||||
import { Brand } from '../../../shared/components/ui/brand/brand';
|
||||
|
||||
@Component({
|
||||
selector: 'app-site-detail-placeholder',
|
||||
standalone: true,
|
||||
imports: [RouterLink, Card, Brand],
|
||||
templateUrl: './site-detail-placeholder.html',
|
||||
styleUrl: './site-detail-placeholder.scss',
|
||||
})
|
||||
export class SiteDetailPlaceholder {
|
||||
private route = inject(ActivatedRoute);
|
||||
|
||||
siteId = toSignal(this.route.paramMap.pipe(map((params) => params.get('siteId'))));
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,46 @@
|
||||
<div class="site-list">
|
||||
<nav class="ev-breadcrumb">
|
||||
<a routerLink="/dashboard">Tableau de bord</a>
|
||||
</nav>
|
||||
|
||||
<header class="site-list__header">
|
||||
<a routerLink="/dashboard" class="ev-brand-link">
|
||||
<ev-brand class="site-list__logo" />
|
||||
</a>
|
||||
<div>
|
||||
<h1>Sites</h1>
|
||||
<p class="site-list__subtitle">Vue d'ensemble du parc suivi</p>
|
||||
</div>
|
||||
</header>
|
||||
|
||||
@if (error(); as message) {
|
||||
<ev-alert severity="danger" class="banner-error">{{ message }}</ev-alert>
|
||||
}
|
||||
|
||||
<ev-card class="table-card">
|
||||
<table class="sites-table">
|
||||
<thead>
|
||||
<tr>
|
||||
<th>Nom</th>
|
||||
<th>Type</th>
|
||||
<th>Localisation</th>
|
||||
<th>Capacité (kW)</th>
|
||||
<th>Statut</th>
|
||||
<th></th>
|
||||
</tr>
|
||||
</thead>
|
||||
<tbody>
|
||||
@for (site of sites(); track site.site_id) {
|
||||
<tr>
|
||||
<td>{{ site.site_name }}</td>
|
||||
<td>{{ site.site_type }}</td>
|
||||
<td>{{ site.location || '-' }}</td>
|
||||
<td>{{ site.capacity_kw ?? '-' }}</td>
|
||||
<td><ev-badge [tone]="badgeToneForStatus(site.status)">{{ site.status ?? '-' }}</ev-badge></td>
|
||||
<td><a [routerLink]="['/sites', site.site_id]" class="ev-link">Détail</a></td>
|
||||
</tr>
|
||||
}
|
||||
</tbody>
|
||||
</table>
|
||||
</ev-card>
|
||||
</div>
|
||||
@@ -0,0 +1,63 @@
|
||||
:host {
|
||||
display: block;
|
||||
color: var(--color-text);
|
||||
padding: 2.5rem 2rem;
|
||||
max-width: 1100px;
|
||||
margin: 0 auto;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.site-list__header {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 0.85rem;
|
||||
margin-bottom: 2rem;
|
||||
|
||||
h1 {
|
||||
margin: 0;
|
||||
font-size: 1.75rem;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.site-list__logo {
|
||||
font-size: 1.3rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.site-list__subtitle {
|
||||
margin: 0.25rem 0 0;
|
||||
color: var(--color-text-muted);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.banner-error {
|
||||
display: block;
|
||||
margin: 0 0 1.5rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.table-card {
|
||||
padding: 0;
|
||||
overflow: hidden;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.sites-table {
|
||||
width: 100%;
|
||||
border-collapse: collapse;
|
||||
|
||||
th,
|
||||
td {
|
||||
padding: 0.85rem 1.25rem;
|
||||
text-align: left;
|
||||
border-bottom: 1px solid var(--color-border-light);
|
||||
}
|
||||
|
||||
th {
|
||||
font-size: 0.8rem;
|
||||
color: var(--color-text-muted);
|
||||
text-transform: uppercase;
|
||||
letter-spacing: 0.02em;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
}
|
||||
|
||||
tr:last-child td {
|
||||
border-bottom: none;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,81 @@
|
||||
import { TestBed } from '@angular/core/testing';
|
||||
import { provideRouter } from '@angular/router';
|
||||
import { vi } from 'vitest';
|
||||
import { of, throwError } from 'rxjs';
|
||||
import { SiteList } from './site-list';
|
||||
import { SitesService } from '../../../core/services/sites.service';
|
||||
|
||||
describe('SiteList', () => {
|
||||
it('charge et affiche les sites au démarrage', () => {
|
||||
const sitesMock = {
|
||||
getSites: vi.fn().mockReturnValue(
|
||||
of([
|
||||
{
|
||||
site_id: 'SITE001',
|
||||
site_name: 'Site 1',
|
||||
site_type: 'industriel',
|
||||
location: 'Nantes',
|
||||
capacity_kw: 500,
|
||||
status: 'actif',
|
||||
},
|
||||
]),
|
||||
),
|
||||
};
|
||||
|
||||
TestBed.configureTestingModule({
|
||||
imports: [SiteList],
|
||||
providers: [{ provide: SitesService, useValue: sitesMock }, provideRouter([])],
|
||||
});
|
||||
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(SiteList);
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
expect(sitesMock.getSites).toHaveBeenCalled();
|
||||
expect(fixture.componentInstance.sites().length).toBe(1);
|
||||
expect(fixture.componentInstance.error()).toBeNull();
|
||||
});
|
||||
|
||||
it("signale l'indisponibilité quand le chargement échoue", () => {
|
||||
const sitesMock = { getSites: vi.fn().mockReturnValue(throwError(() => new Error('nope'))) };
|
||||
|
||||
TestBed.configureTestingModule({
|
||||
imports: [SiteList],
|
||||
providers: [{ provide: SitesService, useValue: sitesMock }, provideRouter([])],
|
||||
});
|
||||
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(SiteList);
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
expect(fixture.componentInstance.error()).not.toBeNull();
|
||||
expect(fixture.componentInstance.sites().length).toBe(0);
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('affiche un tiret pour les champs nullables', () => {
|
||||
const sitesMock = {
|
||||
getSites: vi.fn().mockReturnValue(
|
||||
of([
|
||||
{
|
||||
site_id: 'SITE002',
|
||||
site_name: 'Site 2',
|
||||
site_type: 'bureau',
|
||||
location: null,
|
||||
capacity_kw: null,
|
||||
status: null,
|
||||
},
|
||||
]),
|
||||
),
|
||||
};
|
||||
|
||||
TestBed.configureTestingModule({
|
||||
imports: [SiteList],
|
||||
providers: [{ provide: SitesService, useValue: sitesMock }, provideRouter([])],
|
||||
});
|
||||
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(SiteList);
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
const cells = fixture.nativeElement.querySelectorAll('td');
|
||||
expect(cells[2].textContent.trim()).toBe('-');
|
||||
expect(cells[3].textContent.trim()).toBe('-');
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
@@ -0,0 +1,47 @@
|
||||
import { Component, OnInit, inject, signal } from '@angular/core';
|
||||
import { RouterLink } from '@angular/router';
|
||||
import { catchError, EMPTY, Observable } from 'rxjs';
|
||||
import { SitesService } from '../../../core/services/sites.service';
|
||||
import { Site } from '../../../shared/models/site.model';
|
||||
import { Card } from '../../../shared/components/ui/card/card';
|
||||
import { Alert } from '../../../shared/components/ui/alert/alert';
|
||||
import { Badge, BadgeTone } from '../../../shared/components/ui/badge/badge';
|
||||
import { Brand } from '../../../shared/components/ui/brand/brand';
|
||||
|
||||
const UNAVAILABLE_MESSAGE = 'Liste des sites indisponible, réessayez plus tard.';
|
||||
|
||||
const TON_PAR_STATUT: Record<string, BadgeTone> = {
|
||||
actif: 'success',
|
||||
maintenance: 'warning',
|
||||
hors_service: 'danger',
|
||||
};
|
||||
|
||||
@Component({
|
||||
selector: 'app-site-list',
|
||||
standalone: true,
|
||||
imports: [RouterLink, Card, Alert, Badge, Brand],
|
||||
templateUrl: './site-list.html',
|
||||
styleUrl: './site-list.scss',
|
||||
})
|
||||
export class SiteList implements OnInit {
|
||||
private sitesService = inject(SitesService);
|
||||
|
||||
sites = signal<Site[]>([]);
|
||||
error = signal<string | null>(null);
|
||||
|
||||
ngOnInit(): void {
|
||||
this.sitesService
|
||||
.getSites()
|
||||
.pipe(catchError(() => this.reportUnavailable()))
|
||||
.subscribe((sites) => this.sites.set(sites));
|
||||
}
|
||||
|
||||
badgeToneForStatus(status: string | null): BadgeTone {
|
||||
return status ? (TON_PAR_STATUT[status] ?? 'neutral') : 'neutral';
|
||||
}
|
||||
|
||||
private reportUnavailable(): Observable<never> {
|
||||
this.error.set(UNAVAILABLE_MESSAGE);
|
||||
return EMPTY;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<ng-content></ng-content>
|
||||
@@ -0,0 +1,27 @@
|
||||
:host {
|
||||
display: block;
|
||||
margin: 0;
|
||||
padding: 0.75rem 1rem;
|
||||
border-radius: var(--radius-sm);
|
||||
border: 1px solid transparent;
|
||||
font-size: 0.85rem;
|
||||
line-height: 1.4;
|
||||
}
|
||||
|
||||
:host.ev-alert--success {
|
||||
background: var(--color-success-bg);
|
||||
border-color: var(--color-success);
|
||||
color: var(--color-success);
|
||||
}
|
||||
|
||||
:host.ev-alert--warning {
|
||||
background: var(--color-warning-bg);
|
||||
border-color: var(--color-warning);
|
||||
color: var(--color-warning-text);
|
||||
}
|
||||
|
||||
:host.ev-alert--danger {
|
||||
background: var(--color-danger-bg);
|
||||
border-color: var(--color-danger-border);
|
||||
color: var(--color-danger);
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,30 @@
|
||||
import { Component } from '@angular/core';
|
||||
import { TestBed } from '@angular/core/testing';
|
||||
import { Alert } from './alert';
|
||||
|
||||
@Component({
|
||||
standalone: true,
|
||||
imports: [Alert],
|
||||
template: `<ev-alert severity="success">C'est fait</ev-alert>`,
|
||||
})
|
||||
class AlertHost {}
|
||||
|
||||
describe('Alert', () => {
|
||||
it('applique la classe danger par défaut', async () => {
|
||||
await TestBed.configureTestingModule({ imports: [Alert] }).compileComponents();
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(Alert);
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
expect(fixture.nativeElement.classList).toContain('ev-alert--danger');
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('applique la sévérité demandée et projette le contenu', async () => {
|
||||
await TestBed.configureTestingModule({ imports: [AlertHost] }).compileComponents();
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(AlertHost);
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
const el = fixture.nativeElement.querySelector('.ev-alert');
|
||||
expect(el.classList).toContain('ev-alert--success');
|
||||
expect(el.textContent).toContain("C'est fait");
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
@@ -0,0 +1,21 @@
|
||||
import { Component, HostBinding, input } from '@angular/core';
|
||||
|
||||
export type AlertSeverity = 'success' | 'warning' | 'danger';
|
||||
|
||||
@Component({
|
||||
selector: 'ev-alert',
|
||||
standalone: true,
|
||||
templateUrl: './alert.html',
|
||||
styleUrl: './alert.scss',
|
||||
})
|
||||
export class Alert {
|
||||
severity = input<AlertSeverity>('danger');
|
||||
|
||||
@HostBinding('class')
|
||||
get hostClass(): string {
|
||||
return `ev-alert ev-alert--${this.severity()}`;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@HostBinding('attr.role')
|
||||
readonly role = 'alert';
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,3 @@
|
||||
<span class="ev-badge" [class]="'ev-badge--' + tone()">
|
||||
<ng-content></ng-content>
|
||||
</span>
|
||||
@@ -0,0 +1,35 @@
|
||||
:host {
|
||||
display: inline-flex;
|
||||
flex-shrink: 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ev-badge {
|
||||
display: inline-block;
|
||||
font-size: 0.7rem;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
text-transform: uppercase;
|
||||
letter-spacing: 0.02em;
|
||||
padding: 0.2rem 0.55rem;
|
||||
border-radius: var(--radius-pill);
|
||||
color: var(--color-text-inverse);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ev-badge--success {
|
||||
background: var(--color-success);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ev-badge--warning {
|
||||
background: var(--color-warning);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ev-badge--danger {
|
||||
background: var(--color-danger);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ev-badge--critical {
|
||||
background: var(--color-critical);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ev-badge--neutral {
|
||||
background: var(--color-text-muted);
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,30 @@
|
||||
import { Component } from '@angular/core';
|
||||
import { TestBed } from '@angular/core/testing';
|
||||
import { Badge } from './badge';
|
||||
|
||||
@Component({
|
||||
standalone: true,
|
||||
imports: [Badge],
|
||||
template: `<ev-badge tone="danger">critique</ev-badge>`,
|
||||
})
|
||||
class BadgeHost {}
|
||||
|
||||
describe('Badge', () => {
|
||||
it('applique le ton neutral par défaut', async () => {
|
||||
await TestBed.configureTestingModule({ imports: [Badge] }).compileComponents();
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(Badge);
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
expect(fixture.nativeElement.querySelector('.ev-badge').classList).toContain('ev-badge--neutral');
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('applique le ton demandé et projette le contenu', async () => {
|
||||
await TestBed.configureTestingModule({ imports: [BadgeHost] }).compileComponents();
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(BadgeHost);
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
const el = fixture.nativeElement.querySelector('.ev-badge');
|
||||
expect(el.classList).toContain('ev-badge--danger');
|
||||
expect(el.textContent).toContain('critique');
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
@@ -0,0 +1,13 @@
|
||||
import { Component, input } from '@angular/core';
|
||||
|
||||
export type BadgeTone = 'success' | 'warning' | 'danger' | 'critical' | 'neutral';
|
||||
|
||||
@Component({
|
||||
selector: 'ev-badge',
|
||||
standalone: true,
|
||||
templateUrl: './badge.html',
|
||||
styleUrl: './badge.scss',
|
||||
})
|
||||
export class Badge {
|
||||
tone = input<BadgeTone>('neutral');
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,2 @@
|
||||
<img src="/logo-icon.png" alt="" class="ev-brand__icon" />
|
||||
<span class="ev-brand__name">EnerVision</span>
|
||||
@@ -0,0 +1,19 @@
|
||||
:host {
|
||||
display: inline-flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 0.45em;
|
||||
font-size: 1.5rem;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
color: var(--color-text);
|
||||
line-height: 1;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ev-brand__icon {
|
||||
height: 1.3em;
|
||||
width: auto;
|
||||
flex-shrink: 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ev-brand__name {
|
||||
white-space: nowrap;
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,14 @@
|
||||
import { TestBed } from '@angular/core/testing';
|
||||
import { Brand } from './brand';
|
||||
|
||||
describe('Brand', () => {
|
||||
it("affiche l'icône et le nom EnerVision", async () => {
|
||||
await TestBed.configureTestingModule({ imports: [Brand] }).compileComponents();
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(Brand);
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
const icon = fixture.nativeElement.querySelector('img.ev-brand__icon');
|
||||
expect(icon).toBeTruthy();
|
||||
expect(fixture.nativeElement.textContent).toContain('EnerVision');
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
@@ -0,0 +1,9 @@
|
||||
import { Component } from '@angular/core';
|
||||
|
||||
@Component({
|
||||
selector: 'ev-brand',
|
||||
standalone: true,
|
||||
templateUrl: './brand.html',
|
||||
styleUrl: './brand.scss',
|
||||
})
|
||||
export class Brand {}
|
||||
@@ -0,0 +1,9 @@
|
||||
<button
|
||||
[type]="type()"
|
||||
class="ev-button"
|
||||
[class]="'ev-button--' + variant()"
|
||||
[class.ev-button--inline]="!fullWidth()"
|
||||
[disabled]="disabled()"
|
||||
>
|
||||
<ng-content></ng-content>
|
||||
</button>
|
||||
@@ -0,0 +1,55 @@
|
||||
.ev-button {
|
||||
width: 100%;
|
||||
padding: 0.7rem;
|
||||
border: none;
|
||||
border-radius: var(--radius-sm);
|
||||
font-size: 0.95rem;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
font-family: var(--font-family);
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
|
||||
&:disabled {
|
||||
cursor: not-allowed;
|
||||
opacity: 0.7;
|
||||
}
|
||||
|
||||
&.ev-button--inline {
|
||||
width: auto;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ev-button--primary {
|
||||
background: var(--color-primary);
|
||||
color: var(--color-text-inverse);
|
||||
|
||||
&:disabled {
|
||||
background: var(--color-disabled);
|
||||
}
|
||||
|
||||
&:not(:disabled):hover {
|
||||
background: var(--color-primary-hover);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ev-button--secondary {
|
||||
background: var(--color-surface);
|
||||
border: 1px solid var(--color-border);
|
||||
color: var(--color-label);
|
||||
|
||||
&:not(:disabled):hover {
|
||||
background: var(--color-bg);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ev-button--danger {
|
||||
background: var(--color-danger);
|
||||
color: var(--color-text-inverse);
|
||||
|
||||
&:disabled {
|
||||
background: var(--color-disabled);
|
||||
}
|
||||
|
||||
&:not(:disabled):hover {
|
||||
background: var(--color-danger-hover);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,50 @@
|
||||
import { Component } from '@angular/core';
|
||||
import { TestBed } from '@angular/core/testing';
|
||||
import { Button } from './button';
|
||||
|
||||
@Component({
|
||||
standalone: true,
|
||||
imports: [Button],
|
||||
template: `<ev-button>Valider</ev-button>`,
|
||||
})
|
||||
class ButtonHost {}
|
||||
|
||||
describe('Button', () => {
|
||||
beforeEach(async () => {
|
||||
await TestBed.configureTestingModule({ imports: [Button] }).compileComponents();
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('applique la classe de la variante primary par défaut', () => {
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(Button);
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
const button = fixture.nativeElement.querySelector('button');
|
||||
expect(button.classList).toContain('ev-button--primary');
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('applique la classe de la variante demandée', () => {
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(Button);
|
||||
fixture.componentRef.setInput('variant', 'danger');
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
const button = fixture.nativeElement.querySelector('button');
|
||||
expect(button.classList).toContain('ev-button--danger');
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('désactive le bouton natif quand disabled est vrai', () => {
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(Button);
|
||||
fixture.componentRef.setInput('disabled', true);
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
const button = fixture.nativeElement.querySelector('button');
|
||||
expect(button.disabled).toBe(true);
|
||||
});
|
||||
|
||||
it('projette le contenu', async () => {
|
||||
await TestBed.configureTestingModule({ imports: [ButtonHost] }).compileComponents();
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(ButtonHost);
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
expect(fixture.nativeElement.querySelector('button').textContent).toContain('Valider');
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
@@ -0,0 +1,16 @@
|
||||
import { Component, input } from '@angular/core';
|
||||
|
||||
export type ButtonVariant = 'primary' | 'secondary' | 'danger';
|
||||
|
||||
@Component({
|
||||
selector: 'ev-button',
|
||||
standalone: true,
|
||||
templateUrl: './button.html',
|
||||
styleUrl: './button.scss',
|
||||
})
|
||||
export class Button {
|
||||
variant = input<ButtonVariant>('primary');
|
||||
type = input<'button' | 'submit'>('button');
|
||||
disabled = input(false);
|
||||
fullWidth = input(true);
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<ng-content></ng-content>
|
||||
@@ -0,0 +1,10 @@
|
||||
:host {
|
||||
background: var(--color-surface);
|
||||
border: 1px solid var(--color-border-light);
|
||||
border-radius: var(--radius-md);
|
||||
padding: var(--space-5);
|
||||
box-shadow: var(--shadow-card);
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
box-sizing: border-box;
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,22 @@
|
||||
import { Component } from '@angular/core';
|
||||
import { TestBed } from '@angular/core/testing';
|
||||
import { Card } from './card';
|
||||
|
||||
@Component({
|
||||
standalone: true,
|
||||
imports: [Card],
|
||||
template: `<ev-card><p>Contenu</p></ev-card>`,
|
||||
})
|
||||
class CardHost {}
|
||||
|
||||
describe('Card', () => {
|
||||
it('projette son contenu', async () => {
|
||||
await TestBed.configureTestingModule({ imports: [CardHost] }).compileComponents();
|
||||
const fixture = TestBed.createComponent(CardHost);
|
||||
fixture.detectChanges();
|
||||
|
||||
const card = fixture.nativeElement.querySelector('ev-card');
|
||||
expect(card).toBeTruthy();
|
||||
expect(card.textContent).toContain('Contenu');
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
@@ -0,0 +1,9 @@
|
||||
import { Component } from '@angular/core';
|
||||
|
||||
@Component({
|
||||
selector: 'ev-card',
|
||||
standalone: true,
|
||||
templateUrl: './card.html',
|
||||
styleUrl: './card.scss',
|
||||
})
|
||||
export class Card {}
|
||||
@@ -0,0 +1,8 @@
|
||||
export interface Site {
|
||||
site_id: string;
|
||||
site_name: string;
|
||||
site_type: string;
|
||||
location: string | null;
|
||||
capacity_kw: number | null;
|
||||
status: string | null;
|
||||
}
|
||||
@@ -2,10 +2,10 @@
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="utf-8" />
|
||||
<title>Frontend</title>
|
||||
<title>EnerVision</title>
|
||||
<base href="/" />
|
||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
|
||||
<link rel="icon" type="image/x-icon" href="favicon.ico" />
|
||||
<link rel="icon" type="image/x-icon" href="/favicon.ico" />
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<app-root></app-root>
|
||||
|
||||
@@ -1 +1,11 @@
|
||||
/* You can add global styles to this file, and also import other style files */
|
||||
@use 'styles/tokens';
|
||||
@use 'styles/forms';
|
||||
@use 'styles/auth-page';
|
||||
@use 'styles/links';
|
||||
|
||||
body {
|
||||
margin: 0;
|
||||
font-family: var(--font-family);
|
||||
color: var(--color-text);
|
||||
background: var(--color-bg);
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,57 @@
|
||||
.auth-page {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
min-height: 100vh;
|
||||
padding: var(--space-4);
|
||||
box-sizing: border-box;
|
||||
background:
|
||||
radial-gradient(circle at 15% 10%, var(--color-primary-light) 0%, transparent 45%),
|
||||
radial-gradient(circle at 85% 90%, var(--color-primary-light) 0%, transparent 40%),
|
||||
var(--color-bg);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.auth-card-wrapper {
|
||||
width: 100%;
|
||||
max-width: 420px;
|
||||
|
||||
ev-card {
|
||||
padding: 3rem 2.5rem;
|
||||
box-shadow:
|
||||
0 20px 25px -5px rgba(0, 0, 0, 0.06),
|
||||
0 8px 10px -6px rgba(0, 0, 0, 0.04);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.auth-brand {
|
||||
justify-content: center;
|
||||
width: 100%;
|
||||
font-size: 2.1rem;
|
||||
margin-bottom: 1.75rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
h1 {
|
||||
margin: 0;
|
||||
font-size: 1.85rem;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
color: var(--color-text);
|
||||
text-align: center;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.auth-subtitle {
|
||||
margin: 0.4rem 0 2rem;
|
||||
color: var(--color-text-muted);
|
||||
font-size: 0.95rem;
|
||||
line-height: 1.4;
|
||||
text-align: center;
|
||||
}
|
||||
|
||||
ev-alert {
|
||||
display: block;
|
||||
margin-top: 0.75rem;
|
||||
}
|
||||
|
||||
ev-button {
|
||||
display: block;
|
||||
margin-top: 1.75rem;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,31 @@
|
||||
.form-label {
|
||||
display: block;
|
||||
font-size: 0.85rem;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
color: var(--color-label);
|
||||
margin-bottom: var(--space-1);
|
||||
margin-top: var(--space-3);
|
||||
}
|
||||
|
||||
.form-input {
|
||||
width: 100%;
|
||||
padding: var(--space-2) 0.75rem;
|
||||
border: 1px solid var(--color-border);
|
||||
border-radius: var(--radius-sm);
|
||||
font-size: 0.95rem;
|
||||
font-family: var(--font-family);
|
||||
box-sizing: border-box;
|
||||
|
||||
&:focus {
|
||||
outline: none;
|
||||
border-color: var(--color-primary);
|
||||
box-shadow: 0 0 0 3px rgba(22, 163, 74, 0.15);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.form-hint {
|
||||
display: block;
|
||||
font-size: 0.75rem;
|
||||
color: var(--color-disabled);
|
||||
margin-top: 0.25rem;
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,34 @@
|
||||
.ev-link {
|
||||
color: var(--color-primary);
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
text-decoration: none;
|
||||
|
||||
&:hover {
|
||||
text-decoration: underline;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ev-breadcrumb {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 0.4rem;
|
||||
font-size: 0.85rem;
|
||||
color: var(--color-text-muted);
|
||||
margin-bottom: 1.25rem;
|
||||
|
||||
a {
|
||||
color: var(--color-text-muted);
|
||||
text-decoration: none;
|
||||
|
||||
&:hover {
|
||||
color: var(--color-primary);
|
||||
text-decoration: underline;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
.ev-brand-link {
|
||||
display: inline-flex;
|
||||
color: inherit;
|
||||
text-decoration: none;
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,43 @@
|
||||
:root {
|
||||
// Marque (dérivé du logo : vert feuille/éclair, halo)
|
||||
--color-primary: #16a34a;
|
||||
--color-primary-hover: #15803d;
|
||||
--color-primary-light: #dcfce7;
|
||||
|
||||
// Neutres (texte, bordures, fonds)
|
||||
--color-text: #1f2937;
|
||||
--color-text-muted: #6b7280;
|
||||
--color-label: #374151;
|
||||
--color-border: #d1d5db;
|
||||
--color-border-light: #e5e7eb;
|
||||
--color-bg: #f3f4f6;
|
||||
--color-surface: #ffffff;
|
||||
--color-disabled: #9ca3af;
|
||||
|
||||
// Sémantique (statuts, alertes)
|
||||
--color-success: #16a34a;
|
||||
--color-success-bg: #dcfce7;
|
||||
--color-warning: #f9a825;
|
||||
--color-warning-bg: #fef9e7;
|
||||
--color-danger: #dc2626;
|
||||
--color-danger-hover: #b91c1c;
|
||||
--color-danger-bg: #fef2f2;
|
||||
--color-danger-border: #fecaca;
|
||||
--color-critical: #b91c1c;
|
||||
--color-warning-text: #92400e;
|
||||
--color-text-inverse: #ffffff;
|
||||
|
||||
// Typo, rayons, ombre
|
||||
--font-family: 'Segoe UI', system-ui, sans-serif;
|
||||
--radius-sm: 8px;
|
||||
--radius-md: 12px;
|
||||
--radius-pill: 999px;
|
||||
--shadow-card: 0 1px 3px rgba(0, 0, 0, 0.06);
|
||||
|
||||
// Espacements
|
||||
--space-1: 0.35rem;
|
||||
--space-2: 0.6rem;
|
||||
--space-3: 1rem;
|
||||
--space-4: 1.5rem;
|
||||
--space-5: 2.5rem;
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,18 @@
|
||||
import { defineConfig } from 'vitest/config'
|
||||
|
||||
export default defineConfig({
|
||||
test: {
|
||||
coverage: {
|
||||
provider: 'v8',
|
||||
reporter: ['text', 'lcov'],
|
||||
reportsDirectory: './coverage',
|
||||
include: ['src/**/*.{ts,tsx,js,jsx}'],
|
||||
exclude: [
|
||||
'**/*.spec.*',
|
||||
'**/*.test.*',
|
||||
'**/node_modules/**',
|
||||
'**/dist/**',
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
})
|
||||
@@ -0,0 +1,101 @@
|
||||
# 0005 - Modèle de prédiction de consommation : LightGBM
|
||||
|
||||
- Statut : accepté
|
||||
- Date : 2026-09-17
|
||||
|
||||
## Contexte
|
||||
|
||||
Le schéma `prediction` contraint déjà la forme de la solution (deux cibles de régression,
|
||||
`consumption_kw` instantané et `consumption_kwh` sur `period_minutes`, un statut
|
||||
`insufficient_data` à détecter explicitement), mais aucun modèle n'était choisi. Trois
|
||||
contraintes non négociables cadrent le choix, discutées dans l'issue #89 :
|
||||
|
||||
1. **EC06** (grille de notation individuelle) exige un modèle **entraîné, versionné avec
|
||||
MLflow**, exposé via un endpoint fonctionnel, avec **surveillance du drift** en production.
|
||||
2. **Aucun GPU dédié** : l'infra tourne on-premise sur une VM à 4 CPU / 8 Gio RAM (ou
|
||||
`Standard_B2s`/`B2ms` côté Azure, 2 vCPU max) — Azure Machine Learning est de toute façon
|
||||
bloqué par la politique Azure du projet.
|
||||
3. **Délai serré** : le jalon J3 arrive à échéance le lendemain de la décision, J4 concentre déjà
|
||||
26 issues sur 4 jours. Un modèle long à mettre en œuvre retarde la chaîne complète (service de
|
||||
scoring #37, moteur de recommandations #38, tests ML #44/#45, tous bloqués par ce choix).
|
||||
|
||||
Le jeu de données est déjà disponible (`all_sites_combined.csv`, fourni par le formateur) : 7
|
||||
sites, 2 ans au pas horaire (~17 500 lignes/site), avec `temperature_celsius`,
|
||||
`humidity_percent`, `solar_irradiance_wm2` en régresseurs exogènes et des features calendaires
|
||||
déjà dérivées.
|
||||
|
||||
## Options comparées
|
||||
|
||||
| Critère | Prophet | LightGBM/XGBoost | NeuralProphet | SARIMA | Holt-Winters | Mistral (LLM) |
|
||||
|---|---|---|---|---|---|---|
|
||||
| Saisonnalités multiples (jour/semaine/an) | Oui, nativement | Oui, via features engineered | Oui, nativement, + autorégression | Une seule, lourd à régler (SARIMAX) | Une seule, aucune | Non conçu pour ça |
|
||||
| Régresseurs exogènes | Oui, mais doivent être connus dans le futur au moment de la prédiction | Oui, via lags/moyennes glissantes sur le passé | Oui, natif | Difficile en multivarié | Aucun support | Contexte de prompt seulement, non appris |
|
||||
| Coût de calcul (VM sans GPU) | Faible | Faible | Élevé (deep learning) | Faible | Faible | Élevé à prohibitif |
|
||||
| Versionnable MLflow | Oui, nativement | Oui, nativement | Pas de support direct | Oui, générique | Pas de support direct | Rien à versionner (pas un modèle entraîné) |
|
||||
| Granularité | Un modèle par site (ou par site × métrique) | Un seul modèle global sur tous les sites | Un par site | Un par site | Un par site | — |
|
||||
| Effort avant l'échéance | Faible | Moyen (feature engineering) | Élevé | Moyen à élevé | Faible en soi | Élevé, ou factice |
|
||||
|
||||
## Décision
|
||||
|
||||
**LightGBM, un seul modèle global** couvrant tous les sites, plutôt qu'un modèle par site
|
||||
(Prophet) ou par famille de site. Cible : `consumption_kwh`, avec `period_minutes` comme feature
|
||||
d'entrée plutôt que comme étape d'agrégation post-prédiction. Suivi et versioning via **MLflow**
|
||||
(tracking + registre de modèles), sur le magasin local par défaut dans un premier temps —
|
||||
l'hébergement sur l'infra k3s reste une question ouverte, non bloquante pour démarrer.
|
||||
|
||||
Raisons retenues, au-delà du tableau ci-dessus :
|
||||
|
||||
- **Un modèle global plutôt qu'un modèle par site** évite la fragilité des sites les moins
|
||||
fournis en historique : ils bénéficient de ce qu'apprennent les autres sites, ce qu'un Prophet
|
||||
par site ne permet pas.
|
||||
- **Aucune dépendance à une prévision météo future.** Prophet exige que ses régresseurs
|
||||
(`add_regressor`) soient connus au moment prédit ; `temperature_celsius`,
|
||||
`humidity_percent` et `solar_irradiance_wm2` sont des mesures passées, pas des prévisions, et
|
||||
aucune source de prévision météo n'existe dans le projet. LightGBM s'en sort avec des features
|
||||
de lag/moyenne glissante calculées sur l'historique déjà présent dans `reading`, cf.
|
||||
`ml/enervision_ml/features.py` — un choix qui vaut aussi bien à l'entraînement qu'au futur
|
||||
scoring.
|
||||
- **Apprentissage direct sur `consumption_kwh`** avec `period_minutes` en feature, sans étape
|
||||
d'agrégation intermédiaire que la sortie continue de Prophet aurait demandée.
|
||||
- **Coût de calcul compatible avec l'infra on-premise sans GPU.**
|
||||
|
||||
Débat complet, comparatif détaillé et décision finale : issue #89 (Johan, phyri0s,
|
||||
ValentinDeFaria), actée en réunion d'équipe du 2026-09-17 et validée par l'ensemble de l'équipe.
|
||||
|
||||
## Conséquences
|
||||
|
||||
- Le pipeline d'entraînement (`ml/`, ce commit) lit `reading` + `site` par connexion PostgreSQL
|
||||
directe et construit ses features par lags/moyennes glissantes plutôt que par régresseurs
|
||||
contemporains, cf. `docs/ML-START.md`.
|
||||
- Le rôle PostgreSQL dédié `enervision_ml` (lecture seule sur `reading`/`site`) n'est pas encore
|
||||
provisionné : dette déjà assumée par l'ADR 0003 pour les comptes ETL/ML, `ML_DATABASE_URL`
|
||||
pointe pour l'instant vers la même base que le backend applicatif en développement.
|
||||
- Le service de scoring (#37), le moteur de recommandations (#38) et les tests de dérive
|
||||
(#44/#45) restent à construire ; ils consommeront le même module `enervision_ml.features`, qui
|
||||
doit rester strictement identique entre entraînement et scoring pour éviter un train/serve skew
|
||||
silencieux.
|
||||
- La surveillance de drift exigée par EC06 n'est pas encore implémentée : ce ticket ne livre que
|
||||
l'entraînement et son suivi MLflow (paramètres, métriques, artefact modèle), pas le monitoring
|
||||
en production.
|
||||
- L'hébergement de MLflow sur l'infra k3s reste une question ouverte ; le magasin SQLite local
|
||||
(`ml/mlflow.db`, ignoré par git) suffit pour l'instant à comparer des runs sur un poste.
|
||||
|
||||
## Alternatives écartées
|
||||
|
||||
- **Prophet** : proposition initiale, écartée après débat pour les raisons ci-dessus (modèle par
|
||||
site, dépendance à une météo future indisponible, agrégation kWh en post-traitement). Reste un
|
||||
candidat solide si un jour le projet doit produire une décomposition tendance/saisonnalité
|
||||
explicable pour un usage différent.
|
||||
- **Mistral (LLM)** : aucun produit dédié aux séries temporelles ; interroger un LLM généraliste
|
||||
ne constitue pas un modèle entraîné et versionnable au sens MLflow, et le fine-tuning est hors
|
||||
budget de calcul et hors délai.
|
||||
- **SARIMA** : ne gère pas nativement plusieurs régresseurs exogènes ; réglage (p,d,q,P,D,Q) plus
|
||||
long que le délai disponible.
|
||||
- **NeuralProphet** : fait tout ce que fait Prophet et apprend en plus des motifs autorégressifs,
|
||||
mais coûte plus cher en calcul (pas de GPU disponible) et n'a pas d'outil MLflow direct — piste
|
||||
d'évolution possible, non engageante à ce stade.
|
||||
- **Holt-Winters** : écarté d'entrée, pas seulement différé — aucun support de régresseurs
|
||||
exogènes, alors que la météo et l'irradiance sont nécessaires ici.
|
||||
- **CatBoost** : même famille que LightGBM, gère nativement les colonnes catégorielles (comme
|
||||
`site_type`) sans encodage manuel. Non rejeté, différé : candidat à comparer si LightGBM
|
||||
plafonne en précision.
|
||||
@@ -77,6 +77,7 @@ collecteur ne vient le lire.
|
||||
| Backend | FastAPI, Python 3.14 | `apps/backend` | `En cours` | Factory, configuration, journalisation, 2 sondes de santé, `/metrics`, contrat OpenAPI versionné, routes `sites`, `alerts`, `recommendations`, `stats/summary` et `readings` en lecture (endpoints → services → repositories → models) |
|
||||
| Frontend | Angular 22, Node 24 | `apps/frontend` | `En cours` | Tableau de bord sur route `/dashboard`, deux services HTTP, graphiques Chart.js, données servies par des fixtures |
|
||||
| Base | PostgreSQL 17 + TimescaleDB | `db` | `Fait` | Bootstrap de l'extension, base de test, chaîne Alembic. Schéma applicatif créé (`site`, `dataset`, `reading` en hypertable, `prediction`, `alert`, `recommendation`) |
|
||||
| ML | LightGBM, MLflow | `ml` | `En cours` | Pipeline d'entraînement (features par lags/moyennes glissantes, baseline de persistance saisonnière, suivi MLflow local), voir [ADR 0005](../adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) et [ML-START.md](../../ML-START.md). Scoring, endpoint et surveillance de dérive pas encore construits |
|
||||
| Infra | Terraform, k3s single-node | `infra/terraform` | `En cours` | Module d'installation du cluster. Jamais appliqué, aucune ressource Kubernetes déclarée |
|
||||
| Monitoring | Prometheus, Grafana, Alertmanager | `monitoring` | `Cible` | Rien, hors le `/metrics` exposé par l'API |
|
||||
| ETL | Apache Airflow | `etl/airflow` | `Cible` | Rien |
|
||||
|
||||
@@ -142,6 +142,7 @@ Deux fichiers d'environnement, deux usages : `.env` à la racine alimente `docke
|
||||
| POST | `/api/v1/users/{id}/password-reset` | Réinitialise et ferme les sessions. `admin` | 401, 403, 404, 422, 500 |
|
||||
| GET | `/api/v1/sites` | Liste les sites. `lecteur` | 401, 403, 500 |
|
||||
| GET | `/api/v1/sites/{site_id}` | Décrit un site. `lecteur` | 401, 403, 404, 422, 500 |
|
||||
| GET | `/api/v1/sites/{site_id}/current` | Dernière mesure d'un site. `lecteur` | 401, 403, 404, 422, 500 |
|
||||
| GET | `/api/v1/alerts` | Liste les alertes, filtrable par `site_id` et `severity`. `lecteur` | 401, 403, 422, 500 |
|
||||
| GET | `/api/v1/recommendations` | Liste les recommandations. `lecteur` | 401, 403, 500 |
|
||||
| GET | `/api/v1/recommendations/{recommendation_id}` | Décrit une recommandation. `lecteur` | 401, 403, 404, 422, 500 |
|
||||
@@ -171,7 +172,11 @@ et `GET /recommendations/{recommendation_id}` reprennent le même gabarit à la
|
||||
elle remonte à un site par sa seule `alert_id`, `alert` n'étant pas encore exposée. `GET
|
||||
/stats/summary` et `GET /sensors/status` agrègent chacune deux repositories (`SiteRepository`,
|
||||
`ReadingRepository`) dans un service dédié plutôt que d'exposer une table : elles n'entrent donc
|
||||
pas dans ce gabarit route-par-table. Le contrat détaillé pour le frontend est dans
|
||||
pas dans ce gabarit route-par-table. `GET /sites/{site_id}/current` reste sur le gabarit `sites`,
|
||||
mais `SiteService` gagne la même seconde dépendance (`ReadingRepository`) pour restituer la
|
||||
dernière `Reading` du site : un site connu sans lecture rend `200` avec tous les champs de mesure
|
||||
à `null` et `data_quality="critical"`, seul un `site_id` absent de la base rend `404`. Le contrat
|
||||
détaillé pour le frontend est dans
|
||||
[31-contrat-authentification.md](31-contrat-authentification.md).
|
||||
|
||||
`GET /readings` reprend le même gabarit mais s'en écarte sur un point : `reading` est l'hypertable,
|
||||
|
||||
@@ -16,6 +16,10 @@ Ce qui est en place :
|
||||
- `core/services` porte `StatsService` et `AlertsService`, `core/interceptors` l'intercepteur de
|
||||
fixtures, `features/dashboard` la page, `shared/components` la jauge de consommation et le
|
||||
graphique de charge par site, tous deux construits sur Chart.js.
|
||||
- Un système de design partagé (`shared/components/ui/` : `ev-button`, `ev-card`, `ev-alert`,
|
||||
`ev-badge`, `ev-brand`, tokens CSS dans `styles/_tokens.scss`) que toute nouvelle page doit
|
||||
réutiliser plutôt que redéfinir ses propres styles. Détail :
|
||||
[32-design-systeme-frontend.md](32-design-systeme-frontend.md).
|
||||
- L'état vit dans des signaux, sans bibliothèque dédiée.
|
||||
- Vitest via le builder `@angular/build:unit-test`, couverture activée, sept fichiers de test.
|
||||
- Prettier configuré, parser `angular` pour les gabarits HTML.
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,103 @@
|
||||
# Design système frontend
|
||||
|
||||
Ce que toute nouvelle page ou tout nouveau composant Angular doit réutiliser, plutôt que
|
||||
redéfinir ses propres couleurs, rayons ou espacements en dur. Contexte : issue
|
||||
[#91](https://github.com/ineszang/ProjetPiscine_EnerVision/issues/91), née d'une incohérence
|
||||
visuelle accumulée page après page (aucun jeton partagé n'existait avant ce chantier).
|
||||
|
||||
## Tokens
|
||||
|
||||
Déclarés en CSS custom properties dans `apps/frontend/src/styles/_tokens.scss`, importés une
|
||||
seule fois dans `src/styles.scss`. Disponibles partout sans import supplémentaire.
|
||||
|
||||
| Variable | Rôle |
|
||||
|---|---|
|
||||
| `--color-primary`, `--color-primary-hover`, `--color-primary-light` | Couleur de marque (vert, dérivé du logo), actions principales |
|
||||
| `--color-text`, `--color-text-muted`, `--color-label` | Hiérarchie de texte (titres, texte secondaire, labels de formulaire) |
|
||||
| `--color-border`, `--color-border-light` | Bordures d'inputs et de cartes |
|
||||
| `--color-bg`, `--color-surface` | Fond de page vs fond des cartes/panneaux |
|
||||
| `--color-disabled` | Éléments désactivés |
|
||||
| `--color-success` / `-bg`, `--color-warning` / `-bg` / `-text`, `--color-danger` / `-hover` / `-bg` / `-border`, `--color-critical` | États sémantiques (alertes, badges) |
|
||||
| `--color-text-inverse` | Texte sur fond coloré plein (boutons/badges) |
|
||||
| `--font-family` | Police unique de l'application |
|
||||
| `--radius-sm`, `--radius-md`, `--radius-pill` | Rayons de bordure (input/bouton, carte, pastille) |
|
||||
| `--shadow-card` | Ombre portée des cartes |
|
||||
| `--space-1` à `--space-5` | Échelle d'espacement (0.35rem à 2.5rem) |
|
||||
|
||||
Les classes de formulaire partagées (`.form-label`, `.form-input`, `.form-hint`) sont dans
|
||||
`apps/frontend/src/styles/_forms.scss`, importées globalement de la même façon. Elles
|
||||
s'appliquent directement à des `<label>`/`<input>` natifs liés par `formControlName` : pas de
|
||||
composant `ControlValueAccessor` dédié, le gain n'en vaut pas la complexité pour des formulaires
|
||||
aussi simples que ceux de ce projet. Les erreurs de formulaire, elles, s'affichent via
|
||||
`<ev-alert severity="danger">`, pas une classe dédiée.
|
||||
|
||||
La classe `.auth-page` (`apps/frontend/src/styles/_auth-page.scss`, importée globalement) porte
|
||||
le fond dégradé et le centrage commun aux pages d'authentification (`login`, `change-password`,
|
||||
et à terme `forgot-password`/`reset-password`) : elle enveloppe la carte, pas de duplication du
|
||||
fond par page.
|
||||
|
||||
Les classes de navigation partagées (`.ev-link`, `.ev-breadcrumb`, `.ev-brand-link`) sont dans
|
||||
`apps/frontend/src/styles/_links.scss`, importées globalement. Convention pour toute page de la
|
||||
zone authentifiée (derrière `authGuard`) : le logo (`<ev-brand>`) est enveloppé dans
|
||||
`<a routerLink="/dashboard" class="ev-brand-link">` pour ramener au tableau de bord en un clic,
|
||||
et un `<nav class="ev-breadcrumb">` liste le chemin de retour vers les pages parentes quand la
|
||||
page n'est pas à la racine (voir `site-list`/`site-detail-placeholder` pour l'exemple).
|
||||
|
||||
## Composants partagés
|
||||
|
||||
Dans `apps/frontend/src/app/shared/components/ui/`, chacun standalone, à importer directement
|
||||
dans le tableau `imports` du composant qui l'utilise.
|
||||
|
||||
- **`<ev-button>`** (`button/`) : `variant` (`primary` / `secondary` / `danger`, défaut
|
||||
`primary`), `type` (`button` / `submit`, défaut `button`), `disabled`, `fullWidth` (défaut
|
||||
`true` ; passer `false` pour un bouton qui ne doit pas occuper toute la largeur de son
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||||
conteneur, ex. une action isolée dans un en-tête).
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||||
```html
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||||
<ev-button type="submit" [disabled]="form.invalid">Valider</ev-button>
|
||||
<ev-button variant="secondary" [fullWidth]="false">Déconnexion</ev-button>
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||||
```
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- **`<ev-card>`** (`card/`) : conteneur à padding/rayon/ombre standard, sans input, tout est le
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contenu projeté (`<ng-content>`). Le style vit sur `:host` : une classe externe passée par le
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||||
parent (`<ev-card class="ma-classe">`) se combine avec le style du composant sans le masquer.
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||||
```html
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||||
<ev-card><h1>Titre</h1></ev-card>
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||||
```
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||||
- **`<ev-alert>`** (`alert/`) : `severity` (`success` / `warning` / `danger`, défaut `danger`),
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||||
`role="alert"` posé automatiquement. Même principe de style sur `:host`.
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||||
```html
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||||
<ev-alert severity="danger">Erreur : {{ message }}</ev-alert>
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||||
```
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- **`<ev-badge>`** (`badge/`) : `tone` (`success` / `warning` / `danger` / `critical` /
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||||
`neutral`, défaut `neutral`), pastille à bord arrondi pour un statut court. `danger` et
|
||||
`critical` sont deux rouges distincts (`--color-danger` vs `--color-critical`, plus sombre) :
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||||
une sévérité `critical` ne doit pas se confondre visuellement avec une `high`.
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||||
```html
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<ev-badge tone="danger">critique</ev-badge>
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||||
```
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||||
- **`<ev-brand>`** (`brand/`) : lockup icône + « EnerVision », sans input. La taille se pilote
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entièrement via `font-size` (l'icône et le texte sont exprimés en `em`, donc ils grossissent
|
||||
ensemble en gardant le même écart proportionnel) : une page l'agrandit simplement avec
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||||
`ev-brand { font-size: 2.1rem; }`. Ne pas recomposer icône + texte en une seule image bitmap :
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||||
un essai en ce sens (recadrage pixel de l'asset source) a produit un rendu bruité et un espacement
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figé, impossible à ajuster proprement.
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```html
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<ev-brand />
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```
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## Logo
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L'icône seule (sans le mot-symbole), recadrée depuis l'asset source du projet, vit à deux
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endroits qui doivent rester synchronisés si le logo change un jour :
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`apps/frontend/public/logo-icon.png` (utilisée par `<ev-brand>`) et
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`apps/backend/app/static/logo-icon.png` (référencée par `/docs`, favicon Swagger, et `/redoc` via
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||||
l'extension `x-logo` du schéma OpenAPI, voir `app/main.py`). Le mot-symbole « EnerVision » n'est
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||||
jamais une image : c'est le texte du composant `<ev-brand>`, en police système.
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Le favicon `apps/frontend/public/favicon.ico` est généré depuis la même icône (multi-tailles
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16 à 256px).
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## Règle pour toute nouvelle page
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Utiliser les tokens et les composants ci-dessus plutôt que des valeurs en dur (couleurs
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hexadécimales, rayons, espacements). Étendre ce document si un nouveau composant partagé est
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créé.
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@@ -13,6 +13,7 @@ contredisent, c'est l'ADR qui fait foi et la vue qui est en retard.
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| [20-backend.md](20-backend.md) | Couches FastAPI, séquence de démarrage, routes, configuration, contrat OpenAPI |
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| [30-frontend.md](30-frontend.md) | Angular, arborescence cible, flux HTTP |
|
||||
| [31-contrat-authentification.md](31-contrat-authentification.md) | Ce que le frontend doit savoir pour coder la connexion |
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||||
| [32-design-systeme-frontend.md](32-design-systeme-frontend.md) | Tokens CSS, composants `ev-*` partagés, règle anti-couleur-en-dur |
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||||
| [40-data.md](40-data.md) | Frontières `db/` et `alembic/`, cycle de vie d'une mesure, modèle |
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||||
L'observabilité et la CI/CD n'ont pas de document propre : ce sont des sections des documents
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@@ -0,0 +1,45 @@
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# Revue 1 - Cadrage (Jalon 2 - 15/09)
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Présents :
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- Dorian
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- Johan
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- Inès
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- Meryem
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- Valentin
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**Objectif:** Valider le périmètre retenu et les choix technologiques initiaux.
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## KPIs
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| Indicateur | Valeur |
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| Issues fermées / Issues totales | 4/4 |
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| Must fermés / Must total | 4/41 |
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| Jours écoulés / jours restants | 2/9 |
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## Issues du jalon
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| Issue | Titre | Labels | Fermée par |
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| #58 | Préparer les tests unitaires du frontend pour permettre leur implémentation continue | frontend, test | Dorian |
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| #57 | Préparer les tests unitaires du backend pour permettre leur implémentation continue | backend, test | Dorian |
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| #18 | Provisionner un cluster K8s single-node (k3s) via Terraform | infra | Dorian |
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| #67 | docs: fonder la documentation d'architecture du monorepo | documentation | Johan |
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## Décisions prises
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| Décision | Porteur | Justification |
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| Vitest retenu comme framework de tests unitaires frontend (PR #62) | Valentin | Standard de l'écosystème Vite ; permet scripts npm et mesure de couverture dès maintenant. |
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| pytest / pytest-asyncio + coverage.py côté backend, seuil de couverture fixé à 85 % (PR #65) | Johan | Le code applicatif est encore un squelette : c'est le bon moment pour poser les conventions de test avant l'arrivée de la logique métier. |
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||||
| Cluster K8s single-node (k3s) provisionné via Terraform, version k3s figée en v1.31.5+k3s1, option `--write-kubeconfig-mode 644` retirée (PR #66) | Dorian | Reproductibilité de l'infra on-premise (infra as code) et durcissement sécurité du kubeconfig. |
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||||
| Documentation d'architecture en 5 vues Mermaid + index dans `docs/architecture/`, avec statuts Done/In Progress/Target (PR #68) | Johan | Rendu natif GitHub sans assets binaires ; corrige des affirmations obsolètes (frontend, port 4200, arborescence). |
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## Actions à mener
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| Action | Responsable | Échéance |
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| --- | --- | --- |
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| Alimenter les tests unitaires frontend au fil des features, sur le socle Vitest posé en #58/#62 | Valentin | J4 (22/09) |
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| Implémenter la logique métier backend en respectant la structure de tests (`tests/api`, `tests/db`, `tests/core`, `tests/services`, `tests/repositories`) | Johan | J3 (18/09) |
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| Maintenir les vues d'architecture (`docs/architecture/`) à jour à chaque PR modifiant un composant, comme prévu par la règle posée en #67/#68 | Équipe | Continu |
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| Brancher `make test` / `make dev` / `make check` dans la CI | Dorian | J3 (18/09) |
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@@ -0,0 +1,112 @@
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# Point d'avancement · ProjetPiscine_EnerVision · 2026-09-18
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Rendu final : **vendredi 25 septembre (J10)**, 9h00 pour le ZIP des livrables et le support EC02.
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Source : issues et PR GitHub du repo, branche `dev`. Relevé du 18/09 au matin.
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## 1. Ce qui a bougé depuis le point d'hier
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Grosse journée : **10 issues fermées**, **8 PR mergées sur `dev`**, **41 commits**.
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| Auteur | Commits sur `dev` le 17/09 | Ce qui est arrivé |
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|---|---|---|
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| **Johan** | 27 | Design système front (#91), politique de mot de passe + mot de passe oublié (#87), vue liste des sites (#49), `GET /sensors/status` (#32), pipeline CI lint+tests (#20, avec Ines) |
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||||
| **Meryem** | 6 | Pipeline d'import des données historiques, **#14 fermée** (elle bloquait #15 et #16) |
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| **Dorian (phyri0s)** | 3 | `GET /readings` avec fenêtre bornée et pagination, **pipeline d'entraînement LightGBM** posé (#92, ADR 0005) |
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| **Valentin** | 4 | Auth frontend mergée (#7), Dependabot (#40), audit de sécu des dépendances en CI |
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||||
| **Ines** | 1 | Merge du pipeline CI, config SonarQube |
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Le choix ML (#89) a été acté et fermé par tout le monde : **LightGBM, un modèle global**, documenté
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dans `docs/adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md`. Le module `ml/` existe sur `dev` avec
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||||
`data.py`, `features.py`, `train.py`, `baseline.py`, `metrics.py` et 4 fichiers de tests.
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Décompte global : **33 issues fermées sur 65** (hier : 25/59). 6 issues créées dans la journée,
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32 encore ouvertes, dont **22 sans personne dessus** (hier : 27).
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## 2. Où en est chacun
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| Membre | Issues ouvertes assignées | Détail |
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|---|---|---|
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| **Johan** | #19, #29, #51, #61 | Reverse proxy Nginx+TLS · endpoint `current` (PR #84 ouverte depuis le 16/09) · vue détail d'un site (PR #103, CI verte) · tests d'accès rôles |
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||||
| **ValentinDeFaria** | #53, #96, #97 | Vue supervision des capteurs (prise hier) · audit dépendances CI (PR #100) · couverture tests front CI (PR #101) |
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||||
| **phyri0s (Dorian)** | #5, #30 | Jeu de données d'entraînement simulé · #30 `/readings` **est livrée (PR #94 mergée) mais l'issue n'a pas été fermée** |
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| **ineszang** | #21 | Pipeline CD (déploiement SSH) · PR #99 SonarQube approuvée mais check en échec |
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| **Meryemel-gham** | **aucune** | #14 fermée hier à 10h11, rien de repris depuis |
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| **Non assigné** | **22 issues** | Voir sections 4 et 5 |
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## 3. Avancement par jalon
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| Jalon | Échéance | Fermées / total | Hier | Statut |
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|---|---|---|---|---|
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| J1 - Environnement & repo | 14/09 | 5/5 | 5/5 | ✅ |
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| J2 - Périmètre & choix techos | 15/09 | 4/4 | 4/4 | ✅ |
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| **J3 - Ingestion & backend** | **18/09 (aujourd'hui)** | 9/15 | 6/12 | 🔴 60 %, **échoit ce soir avec 6 ouvertes** |
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| **J4 - Architecture, sécurité, frontend** | **21/09 (J+3)** | 10/30 | 6/26 | 🔴 33 %, 20 ouvertes |
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| **J5 - Robustesse & livrables** | **23/09 (J+5)** | 1/5 | 0/5 | 🔴 20 %, 4 ouvertes, **0 assignée** |
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La journée d'hier a fait gagner 10 points sur J3 et 10 sur J4, mais le périmètre a aussi grossi
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||||
(59 → 65 issues). **Le retard identifié hier n'est pas résorbé, il est stabilisé.**
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## 4. J3 échoit aujourd'hui : les 6 issues restantes
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| Issue | Qui | État réel |
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|---|---|---|
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| #5 Jeu de données d'entraînement simulé | Dorian | En cours, socle posé hier |
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| **#6 Entraîner le modèle** | **personne** | Le pipeline existe (#92), il manque le porteur de l'entraînement effectif |
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| **#15 DAG Airflow - normalisation** | **personne** | **Débloquée hier** par la fermeture de #14 |
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| **#16 DAG Airflow - chargement micro-batch** | **personne** | **Débloquée hier** par la fermeture de #14 |
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| #44 Tests unitaires modèle/recommandations | **personne** | Dépend de #6 |
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| #61 Tests d'accès API sécurisée (rôles) | Johan | **Débloquée** : les endpoints métier qui manquaient (#28, #32, #33, #59, #60) sont livrés |
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||||
Quatre de ces six n'ont personne dessus, dont les deux DAG Airflow qui viennent tout juste d'être
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débloqués. **Meryem, qui a écrit l'ingestion (#14), n'a plus d'issue assignée** : c'est le
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rapprochement le plus évident à faire ce matin.
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## 5. À décider ensemble ce matin
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1. **`main` est figée au 14/09.** `dev` a **161 commits d'avance** et rien n'a jamais été remonté.
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||||
Le rendu du 25/09 se fait sur le Git : il faut décider maintenant qui merge `dev` → `main`,
|
||||
quand, et si on le fait en continu ou en une fois à la fin. Une remontée de 161 commits la
|
||||
veille du rendu est le risque le plus concret du projet aujourd'hui.
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||||
2. **Affecter les 4 issues J3 orphelines aujourd'hui** : #6 (entraînement du modèle), #15 et #16
|
||||
(DAG Airflow, débloqués), #44 (tests ML). Proposition : #15/#16 à Meryem (continuité de #14),
|
||||
#6 à Dorian en suite de #5.
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||||
3. **Purger la file de PR : 5 ouvertes, dont une depuis le 16/09.**
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||||
| PR | Auteur | CI | Ce qui bloque |
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|---|---|---|---|
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| #84 `sites/{id}/current` | Johan | verte | **ouverte depuis le 16/09**, rien ne la retient |
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| #103 vue détail d'un site | Johan | verte sauf SonarCloud | vérification visuelle |
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||||
| #101 couverture tests front | Valentin | **entièrement verte** | personne n'a reviewé |
|
||||
| #100 audit dépendances CI | Valentin | verte sauf SonarCloud | personne n'a reviewé |
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||||
| #99 config SonarQube | Ines | **SonarQube en échec** | approuvée, mais le check rouge |
|
||||
|
||||
SonarCloud est en échec sur #103 et #100, SonarQube sur #99. On avait acté hier que
|
||||
« SonarCloud non-bloquant = go de merge ». **Soit on applique cette règle pour de bon et on
|
||||
merge, soit Ines finit #99 et on redevient strict.** Rester entre les deux fait que rien ne part.
|
||||
|
||||
4. **J5 n'a aucun assigné à 5 jours de l'échéance** : #41 (DAST OWASP ZAP), #45 (tests
|
||||
d'intégration API↔DB↔ML), #46 (E2E Playwright), #47 (tests de charge k6). Ce sont exactement
|
||||
les livrables qui servent de preuve à EC03 et EC04. À nommer aujourd'hui, même sans démarrer.
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||||
5. **Hygiène de suivi** : #30 est livrée (PR #94 mergée hier) mais son issue est ouverte, et #29
|
||||
attend juste le merge de #84. Deux issues qui font croire à du reste à faire. À fermer.
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6. **J4 : 20 ouvertes pour lundi.** Le front concentre le volume (#9 widget alerte de pic, #10 vue
|
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recommandations, #11 responsive, #54 comparateur de scénarios), plus le ML applicatif (#37
|
||||
service de scoring, #38 moteur de règles) et l'infra (#22 secrets, #24 MinIO, #26 monitoring,
|
||||
#36 rétention, #42 chiffrement au repos, #43 accessibilité). Hier il a été acté de **ne rien
|
||||
couper**. À 3 jours de l'échéance et 5 personnes, ce choix se reconfirme ou se révise ce matin,
|
||||
avec les chiffres sous les yeux.
|
||||
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||||
## 6. Ce qui va bien, et qu'il faut garder
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- Le rythme du 17/09 (10 issues fermées, 8 PR mergées) est le bon rythme. Tenu 5 jours, il vide
|
||||
la file.
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||||
- La chaîne de revue fonctionne : Dorian a reviewé #93 et #95, les remarques ont été traitées
|
||||
avant merge.
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||||
- Le backend est essentiellement là : auth + RBAC + audit, `/sites`, `/readings`, `/stats/summary`,
|
||||
`/alerts`, `/recommendations`, `/sensors/status`, contrat OpenAPI versionné, import historique.
|
||||
Le reste du projet s'appuie dessus, et ce socle ne bougera plus.
|
||||
- 5 ADR écrits et à jour : c'est de la matière directement réutilisable pour EC01 et EC02.
|
||||
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
3.14
|
||||
@@ -0,0 +1,88 @@
|
||||
# ML EnerVision
|
||||
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||||
Pipeline d'entrainement du modele de prevision de consommation energetique. Contexte complet :
|
||||
[ADR 0005](../docs/adr/0005-modele-prediction-lightgbm.md) (choix du modele) et
|
||||
[ML-START.md](../ML-START.md) (mecanisme d'acces aux donnees).
|
||||
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||||
| Element | Choix |
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|--------------|-----------------------------------------------|
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||||
| Python | 3.14 |
|
||||
| Gestionnaire | uv (`uv.lock` fait foi) |
|
||||
| Modele | LightGBM (regression, un seul modele global) |
|
||||
| Suivi | MLflow (parametres, metriques, artefact) |
|
||||
| Lint/format | ruff |
|
||||
| Typage | mypy en mode strict |
|
||||
| Tests | pytest, donnees synthetiques uniquement |
|
||||
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||||
Projet Python independant de `apps/backend` : le service FastAPI n'a aucune raison d'embarquer
|
||||
LightGBM/MLflow en dependance de production juste pour un script d'entrainement lance a la main.
|
||||
|
||||
## Installation
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||||
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||||
```bash
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||||
uv sync --all-groups
|
||||
```
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||||
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||||
## Donnees
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||||
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||||
Deux sources, qui produisent le meme schema en sortie de `enervision_ml.data` (voir le module
|
||||
pour le detail) :
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||||
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||||
- **CSV** (`--csv`), chemin de demarrage : lit directement `ml/data/all_sites_combined.csv`, le
|
||||
jeu de donnees fourni pour le jalon J3. Ce dossier est ignore par git (gros fichier, local a
|
||||
chaque poste) : recuperer le CSV et `dataset_metadata.json` aupres de l'equipe et les placer
|
||||
dans `ml/data/` avant d'entrainer sur cette source.
|
||||
- **PostgreSQL** (par defaut, sans `--csv`) : connexion directe a `reading` + `site` via
|
||||
`ML_DATABASE_URL`, le chemin cible decrit dans `ML-START.md`. Le role PostgreSQL dedie
|
||||
`enervision_ml` (lecture seule) n'est pas encore provisionne (dette assumee, cf. ADR 0003 et
|
||||
ADR 0005) ; en attendant, pointer `ML_DATABASE_URL` vers la meme base que le backend suffit en
|
||||
developpement.
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||||
|
||||
## Entrainement
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||||
|
||||
```bash
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||||
uv run python -m enervision_ml.train --csv data/all_sites_combined.csv
|
||||
# ou, une fois la base peuplee et ML_DATABASE_URL positionnee :
|
||||
uv run python -m enervision_ml.train
|
||||
```
|
||||
|
||||
Ecrit le modele entraine dans `models/lightgbm-consumption.txt` (`Booster.save_model()`, dossier
|
||||
ignore par git) et journalise la run dans MLflow : parametres, MAE/RMSE/MAPE du modele **et** de
|
||||
la baseline de persistance saisonniere (consommation de la meme heure, une semaine avant), et
|
||||
l'artefact modele. Sans `MLFLOW_TRACKING_URI`, MLflow ecrit dans un magasin SQLite local
|
||||
(`./mlflow.db`, ignore par git) : `uv run mlflow ui` pour le consulter.
|
||||
|
||||
`--test-fraction` (0.15 par defaut) fixe la part la plus recente de l'historique reservee a la
|
||||
validation. La coupure est **chronologique**, jamais un tirage aleatoire de lignes : un tirage
|
||||
aleatoire laisserait des lignes de validation "voir" des lignes d'entrainement via leurs
|
||||
lags/moyennes glissantes, une fuite qui masquerait un surapprentissage.
|
||||
|
||||
## Commandes
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||||
|
||||
```bash
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||||
uv run ruff check . # lint
|
||||
uv run ruff format . # format
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||||
uv run mypy enervision_ml tests # typage strict
|
||||
uv run pytest # tests
|
||||
```
|
||||
|
||||
Depuis la racine du monorepo, via le `Makefile` : `make install-ml`, `make ml-lint`,
|
||||
`make ml-typecheck`, `make ml-test`, `make ml-check`, `make ml-train` (`CSV=chemin` optionnel).
|
||||
|
||||
## Ou ecrire les tests
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||||
|
||||
Aucun test ne touche PostgreSQL ni un serveur MLflow distant : `enervision_ml.data.load_from_csv`
|
||||
et le chargement CSV de test suffisent a exercer `build_features` sur des donnees reelles ou
|
||||
synthetiques, et `enervision_ml.train.train()` accepte un `tracking_uri` SQLite isole (`tmp_path`
|
||||
pytest) pour un test de bout en bout sans effet de bord. `enervision_ml.data.load_from_database`
|
||||
n'est pas encore couvert : il n'existe aucune base PostgreSQL a interroger en CI ni dans cet
|
||||
environnement de developpement pour le moment.
|
||||
|
||||
## Piege a connaitre
|
||||
|
||||
`enervision_ml.features.build_features` est **le seul endroit** qui doit construire les features
|
||||
du modele, a l'entrainement comme au futur scoring (service #37, pas encore construit). Si les
|
||||
deux divergent meme legerement (une fenetre de moyenne glissante calculee differemment, par
|
||||
exemple), le modele recoit en production des features qui ne ressemblent plus a ce qu'il a
|
||||
appris, et ses predictions deviennent silencieusement mauvaises sans qu'aucune erreur ne se
|
||||
declenche. Ne jamais reecrire cette logique ailleurs : importer `enervision_ml.features`.
|
||||
@@ -0,0 +1,16 @@
|
||||
"""Baseline de persistance saisonniere, la barre a depasser pour justifier LightGBM.
|
||||
|
||||
Predit la consommation de l'heure cible par celle de la meme heure, une semaine avant
|
||||
(`consumption_kwh_lag_168h`) : une consommation energetique horaire est dominee par le cycle
|
||||
hebdomadaire (jours ouvres contre week-end), donc ce naif-la est deja un concurrent serieux.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
from enervision_ml.features import TARGET_COLUMN
|
||||
|
||||
SEASONAL_LAG_COLUMN = f"{TARGET_COLUMN}_lag_168h"
|
||||
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||||
|
||||
def seasonal_persistence_predictions(features: pd.DataFrame) -> pd.Series:
|
||||
return features[SEASONAL_LAG_COLUMN]
|
||||
@@ -0,0 +1,38 @@
|
||||
"""Configuration minimale du pipeline, lue depuis l'environnement.
|
||||
|
||||
Pas de `BaseSettings` Pydantic ici : contrairement a `apps/backend`, ce n'est pas un service qui
|
||||
tourne en continu mais un script CLI lance a la main (cf. `docs/ML-START.md`), donc pas de
|
||||
surface de configuration a valider au demarrage d'un processus long.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# Piege : ce n'est pas `DATABASE_URL` (celui du backend applicatif, proprietaire du schema).
|
||||
# `docs/ML-START.md` et l'ADR 0003 designent un role PostgreSQL dedie et restreint en lecture,
|
||||
# `enervision_ml`, non encore provisionne (dette assumee). Reutiliser `DATABASE_URL` par defaut
|
||||
# ferait tourner l'entrainement avec les droits d'ecriture complets de l'application, en
|
||||
# silence.
|
||||
ML_DATABASE_URL_ENV = "ML_DATABASE_URL"
|
||||
|
||||
MLFLOW_EXPERIMENT_NAME = "consumption-forecast"
|
||||
MLFLOW_TRACKING_URI_ENV = "MLFLOW_TRACKING_URI"
|
||||
|
||||
|
||||
def database_url() -> str:
|
||||
valeur = os.environ.get(ML_DATABASE_URL_ENV)
|
||||
if not valeur:
|
||||
raise RuntimeError(
|
||||
f"{ML_DATABASE_URL_ENV} n'est pas defini. Elle doit pointer vers un role "
|
||||
"PostgreSQL en lecture seule sur `reading`/`site` (voir docs/ML-START.md)."
|
||||
)
|
||||
return valeur
|
||||
|
||||
|
||||
def mlflow_tracking_uri() -> str | None:
|
||||
"""`None` laisse MLflow choisir son magasin local par defaut.
|
||||
|
||||
Piege : ce n'est plus `./mlruns` en clair depuis MLflow 3 (magasin fichier "maintenance
|
||||
mode", refuse une URI `file:` explicite sauf `MLFLOW_ALLOW_FILE_STORE=true`), mais une base
|
||||
SQLite locale (`./mlflow.db`).
|
||||
"""
|
||||
return os.environ.get(MLFLOW_TRACKING_URI_ENV)
|
||||
@@ -0,0 +1,68 @@
|
||||
"""Chargement des donnees d'entrainement.
|
||||
|
||||
Deux chemins, qui doivent produire le meme schema de sortie (colonnes `site_id`, `timestamp`,
|
||||
`consumption_kwh`, `temperature_celsius`, `humidity_percent`, `solar_irradiance_wm2`,
|
||||
`is_working_hours`, `site_type`, `capacity_kw`), consomme ensuite par `enervision_ml.features` :
|
||||
|
||||
- `load_from_database` : le chemin cible decrit dans `docs/ML-START.md`, connexion PostgreSQL
|
||||
directe (`reading` + `site`), pas par l'API. C'est celui qu'utilisera le pipeline en
|
||||
production, une fois le role PostgreSQL dedie `enervision_ml` provisionne (dette assumee,
|
||||
documentee dans `CLAUDE.md` et l'ADR 0003 : pour l'instant, la meme chaine de connexion que le
|
||||
backend applicatif convient en developpement).
|
||||
- `load_from_csv` : chemin de demarrage, tant que la base locale n'est pas peuplee. Lit
|
||||
directement `ml/data/all_sites_combined.csv` (jeu de donnees fourni pour le jalon J3, cf.
|
||||
issue #89), le meme fichier que celui consomme par
|
||||
`apps/backend/app/etl/historical_import.py`. `capacity_kw` n'existe pas dans ce CSV : la
|
||||
colonne est renvoyee a `NaN`, que LightGBM gere nativement comme valeur manquante.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
import pandas as pd
|
||||
from sqlalchemy import text
|
||||
from sqlalchemy.engine import Connectable
|
||||
|
||||
OUTPUT_COLUMNS = [
|
||||
"site_id",
|
||||
"timestamp",
|
||||
"consumption_kwh",
|
||||
"temperature_celsius",
|
||||
"humidity_percent",
|
||||
"solar_irradiance_wm2",
|
||||
"is_working_hours",
|
||||
"site_type",
|
||||
"capacity_kw",
|
||||
]
|
||||
|
||||
_READING_QUERY = text(
|
||||
"""
|
||||
SELECT
|
||||
r.site_id,
|
||||
r.timestamp,
|
||||
r.consumption_kwh,
|
||||
r.temperature_celsius,
|
||||
r.humidity_percent,
|
||||
r.solar_irradiance_wm2,
|
||||
r.is_working_hours,
|
||||
s.site_type,
|
||||
s.capacity_kw
|
||||
FROM reading r
|
||||
JOIN site s ON s.site_id = r.site_id
|
||||
ORDER BY r.site_id, r.timestamp
|
||||
"""
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def load_from_database(connection: Connectable) -> pd.DataFrame:
|
||||
"""Lit l'historique complet `reading` + `site` depuis PostgreSQL."""
|
||||
frame = pd.read_sql(_READING_QUERY, connection)
|
||||
return frame[OUTPUT_COLUMNS]
|
||||
|
||||
|
||||
def load_from_csv(csv_path: Path) -> pd.DataFrame:
|
||||
"""Lit le jeu de donnees CSV historique (chemin de demarrage, hors base)."""
|
||||
frame = pd.read_csv(csv_path, parse_dates=["timestamp"])
|
||||
frame["capacity_kw"] = float("nan")
|
||||
frame["is_working_hours"] = frame["is_working_hours"].astype(bool)
|
||||
|
||||
return frame[OUTPUT_COLUMNS]
|
||||
@@ -0,0 +1,129 @@
|
||||
"""Construction des features pour le modele de consommation.
|
||||
|
||||
Module partage entre l'entrainement et le futur scoring (cf. `docs/ML-START.md`) : la fonction
|
||||
qui construit les features doit rester strictement identique des deux cotes, sous peine de
|
||||
"train/serve skew" silencieux (le modele recoit en production des features qui ne ressemblent
|
||||
plus a ce qu'il a appris).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from collections.abc import Sequence
|
||||
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
# Cible de l'entrainement : consommation en kWh, jamais consumption_kw (absent des lectures
|
||||
# historiques CSV, cf. `apps/backend/app/etl/historical_import.py`).
|
||||
TARGET_COLUMN = "consumption_kwh"
|
||||
|
||||
# Decalages horaires utilises pour les lags et moyennes glissantes : une heure avant, un jour
|
||||
# avant (meme heure), une semaine avant (meme heure, meme jour) - saisonnalites usuelles d'une
|
||||
# consommation energetique horaire.
|
||||
LAG_HOURS: Sequence[int] = (1, 24, 168)
|
||||
ROLLING_WINDOWS_HOURS: Sequence[int] = (24, 168)
|
||||
|
||||
STATIC_FEATURE_COLUMNS: Sequence[str] = ("site_type", "capacity_kw")
|
||||
|
||||
CALENDAR_FEATURE_COLUMNS: Sequence[str] = (
|
||||
"hour",
|
||||
"day_of_week",
|
||||
"month",
|
||||
"is_weekend",
|
||||
"is_working_hours",
|
||||
)
|
||||
|
||||
WEATHER_COLUMNS: Sequence[str] = (
|
||||
"temperature_celsius",
|
||||
"humidity_percent",
|
||||
"solar_irradiance_wm2",
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def build_features(frame: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
|
||||
"""Construit la matrice de features a partir de lectures brutes triees par site.
|
||||
|
||||
`frame` doit porter au minimum : `site_id`, `timestamp`, `consumption_kwh`,
|
||||
`is_working_hours`, les trois colonnes meteo, et les colonnes statiques de site
|
||||
(`site_type`, `capacity_kw`). Une ligne par `(site_id, timestamp)`, sans doublon.
|
||||
|
||||
Piege : la meteo n'entre dans les features que decalee (lag/moyenne glissante), jamais a
|
||||
l'instant cible. A l'entrainement comme au scoring, la meteo au moment predit n'est pas une
|
||||
mesure mais une prevision que le projet n'a pas — l'utiliser telle quelle romprait le
|
||||
contrat entre entrainement et usage reel (la feature ne serait tout simplement plus
|
||||
disponible en production). Cf. debat d'architecture dans l'issue #89.
|
||||
"""
|
||||
travail = frame.sort_values(["site_id", "timestamp"]).reset_index(drop=True)
|
||||
|
||||
calendrier = _calendar_features(travail["timestamp"])
|
||||
decalees = _lagged_features(travail)
|
||||
|
||||
features = pd.concat(
|
||||
[
|
||||
travail[["site_id", "timestamp"]],
|
||||
travail[list(STATIC_FEATURE_COLUMNS)],
|
||||
calendrier,
|
||||
travail[["is_working_hours"]],
|
||||
decalees,
|
||||
travail[[TARGET_COLUMN]],
|
||||
],
|
||||
axis=1,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# `period_minutes` : resolution temporelle de la cible. Les lectures historiques sont toutes
|
||||
# au pas horaire (cf. `dataset_metadata.json`, `frequency: "1h""), donc une constante pour
|
||||
# l'instant. Exposee comme feature plutot que supposee implicitement, pour que le modele
|
||||
# puisse un jour apprendre sur d'autres resolutions sans reentrainement de zero.
|
||||
features["period_minutes"] = 60
|
||||
|
||||
return features
|
||||
|
||||
|
||||
def feature_columns() -> list[str]:
|
||||
"""Liste ordonnee des colonnes d'entree du modele (hors identifiants et cible)."""
|
||||
lag_columns = [f"consumption_kwh_lag_{h}h" for h in LAG_HOURS]
|
||||
rolling_columns = [
|
||||
f"{colonne}_rolling_mean_{fenetre}h"
|
||||
for colonne in (TARGET_COLUMN, *WEATHER_COLUMNS)
|
||||
for fenetre in ROLLING_WINDOWS_HOURS
|
||||
]
|
||||
weather_lag_columns = [f"{colonne}_lag_1h" for colonne in WEATHER_COLUMNS]
|
||||
|
||||
return [
|
||||
*STATIC_FEATURE_COLUMNS,
|
||||
*CALENDAR_FEATURE_COLUMNS,
|
||||
"period_minutes",
|
||||
*lag_columns,
|
||||
*rolling_columns,
|
||||
*weather_lag_columns,
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
def _calendar_features(timestamps: pd.Series) -> pd.DataFrame:
|
||||
instants = pd.to_datetime(timestamps)
|
||||
|
||||
return pd.DataFrame(
|
||||
{
|
||||
"hour": instants.dt.hour,
|
||||
"day_of_week": instants.dt.dayofweek,
|
||||
"month": instants.dt.month,
|
||||
"is_weekend": instants.dt.dayofweek.isin([5, 6]).astype(int),
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _lagged_features(travail: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
|
||||
par_site = travail.groupby("site_id", sort=False)
|
||||
colonnes: dict[str, pd.Series] = {}
|
||||
|
||||
for decalage in LAG_HOURS:
|
||||
colonnes[f"{TARGET_COLUMN}_lag_{decalage}h"] = par_site[TARGET_COLUMN].shift(decalage)
|
||||
|
||||
for colonne in (TARGET_COLUMN, *WEATHER_COLUMNS):
|
||||
decale = par_site[colonne].shift(1)
|
||||
for fenetre in ROLLING_WINDOWS_HOURS:
|
||||
colonnes[f"{colonne}_rolling_mean_{fenetre}h"] = decale.groupby(
|
||||
travail["site_id"]
|
||||
).transform(lambda serie, fenetre=fenetre: serie.rolling(fenetre, min_periods=1).mean())
|
||||
|
||||
for colonne in WEATHER_COLUMNS:
|
||||
colonnes[f"{colonne}_lag_1h"] = par_site[colonne].shift(1)
|
||||
|
||||
return pd.DataFrame(colonnes, index=travail.index)
|
||||
@@ -0,0 +1,24 @@
|
||||
"""Metriques de regression partagees entre le modele et la baseline."""
|
||||
|
||||
import numpy as np
|
||||
import pandas as pd
|
||||
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, root_mean_squared_error
|
||||
|
||||
|
||||
def regression_metrics(y_true: pd.Series, y_pred: pd.Series) -> dict[str, float]:
|
||||
"""MAE, RMSE et MAPE (en %), sur les paires non nulles des deux series."""
|
||||
valides = y_true.notna() & y_pred.notna()
|
||||
reel = y_true[valides]
|
||||
predit = y_pred[valides]
|
||||
|
||||
# MAPE diverge a consommation nulle : les mesures a zero (site a l'arret) sont exclues de ce
|
||||
# seul ratio, pas des autres metriques.
|
||||
non_nul = reel != 0
|
||||
mape = float(np.mean(np.abs((reel[non_nul] - predit[non_nul]) / reel[non_nul])) * 100)
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"mae": float(mean_absolute_error(reel, predit)),
|
||||
"rmse": float(root_mean_squared_error(reel, predit)),
|
||||
"mape": mape,
|
||||
"n_observations": int(valides.sum()),
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,245 @@
|
||||
"""Entrainement du modele LightGBM de prevision de consommation energetique.
|
||||
|
||||
CLI autonome, sur le meme gabarit que `apps/backend/app/etl/historical_import.py`
|
||||
(argparse, connexion directe a la base). Cf. `docs/ML-START.md`, section 1.
|
||||
|
||||
uv run python -m enervision_ml.train --csv ../ml/data/all_sites_combined.csv
|
||||
uv run python -m enervision_ml.train # lit ML_DATABASE_URL
|
||||
|
||||
Le modele entraine est ecrit en fichier (`Booster.save_model()`) et suivi par MLflow (parametres,
|
||||
metriques, artefact). La base ne stocke jamais le modele lui-meme, seulement une reference vers
|
||||
lui (`prediction.model_reference`, pose par le futur service de scoring - hors perimetre ici).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
import lightgbm as lgb
|
||||
import mlflow
|
||||
import mlflow.lightgbm
|
||||
import pandas as pd
|
||||
from sqlalchemy import create_engine
|
||||
|
||||
from enervision_ml import config
|
||||
from enervision_ml.baseline import seasonal_persistence_predictions
|
||||
from enervision_ml.data import load_from_csv, load_from_database
|
||||
from enervision_ml.features import TARGET_COLUMN, build_features, feature_columns
|
||||
from enervision_ml.metrics import regression_metrics
|
||||
|
||||
CATEGORICAL_FEATURES = ["site_type"]
|
||||
|
||||
LIGHTGBM_PARAMS: dict[str, Any] = {
|
||||
"objective": "regression",
|
||||
"metric": "mae",
|
||||
"learning_rate": 0.05,
|
||||
"num_leaves": 63,
|
||||
"min_data_in_leaf": 50,
|
||||
"feature_fraction": 0.8,
|
||||
"bagging_fraction": 0.8,
|
||||
"bagging_freq": 1,
|
||||
"verbosity": -1,
|
||||
}
|
||||
|
||||
NUM_BOOST_ROUND = 1000
|
||||
EARLY_STOPPING_ROUNDS = 50
|
||||
DEFAULT_TEST_FRACTION = 0.15
|
||||
|
||||
|
||||
def load_raw_frame(csv_path: Path | None) -> pd.DataFrame:
|
||||
"""Lit les lectures brutes, depuis le CSV de demarrage ou depuis PostgreSQL."""
|
||||
if csv_path is not None:
|
||||
return load_from_csv(csv_path)
|
||||
|
||||
engine = create_engine(config.database_url())
|
||||
try:
|
||||
return load_from_database(engine)
|
||||
finally:
|
||||
engine.dispose()
|
||||
|
||||
|
||||
def chronological_split(
|
||||
features: pd.DataFrame, test_fraction: float
|
||||
) -> tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
|
||||
"""Coupe par date de coupure, jamais par tirage aleatoire de lignes.
|
||||
|
||||
Une coupure aleatoire laisserait des lignes d'apres la coupure "voir" des lignes d'avant via
|
||||
leurs lags/moyennes glissantes, une fuite qui masquerait un surapprentissage a l'evaluation.
|
||||
"""
|
||||
coupure = features["timestamp"].quantile(1 - test_fraction)
|
||||
entrainement = features[features["timestamp"] < coupure]
|
||||
validation = features[features["timestamp"] >= coupure]
|
||||
return entrainement, validation
|
||||
|
||||
|
||||
def prepare_dataset(frame: pd.DataFrame, columns: list[str]) -> tuple[pd.DataFrame, pd.Series]:
|
||||
typee = frame.copy()
|
||||
typee["site_type"] = typee["site_type"].astype("category")
|
||||
return typee[columns], typee[TARGET_COLUMN]
|
||||
|
||||
|
||||
def train(
|
||||
*,
|
||||
csv_path: Path | None,
|
||||
model_output: Path,
|
||||
test_fraction: float = DEFAULT_TEST_FRACTION,
|
||||
tracking_uri: str | None = None,
|
||||
) -> tuple[dict[str, float], dict[str, float]]:
|
||||
"""Execute le pipeline complet et rend (metriques du modele, metriques de la baseline)."""
|
||||
raw = load_raw_frame(csv_path)
|
||||
features = build_features(raw)
|
||||
columns = feature_columns()
|
||||
|
||||
# Les premieres 168h par site n'ont pas de lag hebdomadaire complet : ni entrainables, ni
|
||||
# comparables a la baseline saisonniere qui en depend.
|
||||
utilisable = features.dropna(subset=[TARGET_COLUMN, f"{TARGET_COLUMN}_lag_168h"])
|
||||
|
||||
entrainement, validation = chronological_split(utilisable, test_fraction)
|
||||
if entrainement.empty or validation.empty:
|
||||
raise ValueError(
|
||||
"Fenetre d'entrainement ou de validation vide : jeu de donnees trop court pour "
|
||||
f"test_fraction={test_fraction}."
|
||||
)
|
||||
|
||||
X_train, y_train = prepare_dataset(entrainement, columns)
|
||||
X_valid, y_valid = prepare_dataset(validation, columns)
|
||||
|
||||
train_set = lgb.Dataset(
|
||||
X_train,
|
||||
label=y_train,
|
||||
categorical_feature=CATEGORICAL_FEATURES,
|
||||
free_raw_data=False,
|
||||
)
|
||||
valid_set = lgb.Dataset(
|
||||
X_valid,
|
||||
label=y_valid,
|
||||
reference=train_set,
|
||||
categorical_feature=CATEGORICAL_FEATURES,
|
||||
free_raw_data=False,
|
||||
)
|
||||
|
||||
booster = lgb.train(
|
||||
LIGHTGBM_PARAMS,
|
||||
train_set,
|
||||
num_boost_round=NUM_BOOST_ROUND,
|
||||
valid_sets=[valid_set],
|
||||
callbacks=[
|
||||
lgb.early_stopping(EARLY_STOPPING_ROUNDS, verbose=False),
|
||||
lgb.log_evaluation(period=0),
|
||||
],
|
||||
)
|
||||
|
||||
predictions = pd.Series(
|
||||
booster.predict(X_valid, num_iteration=booster.best_iteration),
|
||||
index=X_valid.index,
|
||||
)
|
||||
model_metrics = regression_metrics(y_valid, predictions)
|
||||
baseline_metrics = regression_metrics(y_valid, seasonal_persistence_predictions(validation))
|
||||
|
||||
model_output.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
booster.save_model(str(model_output))
|
||||
|
||||
_log_to_mlflow(
|
||||
tracking_uri=tracking_uri,
|
||||
booster=booster,
|
||||
model_metrics=model_metrics,
|
||||
baseline_metrics=baseline_metrics,
|
||||
n_train=len(X_train),
|
||||
n_valid=len(X_valid),
|
||||
test_fraction=test_fraction,
|
||||
model_output=model_output,
|
||||
)
|
||||
|
||||
return model_metrics, baseline_metrics
|
||||
|
||||
|
||||
def _log_to_mlflow(
|
||||
*,
|
||||
tracking_uri: str | None,
|
||||
booster: lgb.Booster,
|
||||
model_metrics: dict[str, float],
|
||||
baseline_metrics: dict[str, float],
|
||||
n_train: int,
|
||||
n_valid: int,
|
||||
test_fraction: float,
|
||||
model_output: Path,
|
||||
) -> None:
|
||||
uri = tracking_uri or config.mlflow_tracking_uri()
|
||||
if uri is not None:
|
||||
mlflow.set_tracking_uri(uri)
|
||||
mlflow.set_experiment(config.MLFLOW_EXPERIMENT_NAME)
|
||||
|
||||
with mlflow.start_run():
|
||||
mlflow.log_params(
|
||||
{
|
||||
**LIGHTGBM_PARAMS,
|
||||
"num_boost_round": booster.best_iteration or NUM_BOOST_ROUND,
|
||||
"test_fraction": test_fraction,
|
||||
"n_train": n_train,
|
||||
"n_valid": n_valid,
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
mlflow.log_metrics({f"model_{cle}": valeur for cle, valeur in model_metrics.items()})
|
||||
mlflow.log_metrics({f"baseline_{cle}": valeur for cle, valeur in baseline_metrics.items()})
|
||||
mlflow.lightgbm.log_model(booster, name="model")
|
||||
mlflow.log_artifact(str(model_output))
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_args() -> argparse.Namespace:
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(description="Entrainement du modele LightGBM EnerVision")
|
||||
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--csv",
|
||||
type=Path,
|
||||
default=None,
|
||||
help=(
|
||||
"Chemin vers le CSV historique (chemin de demarrage). Omis, lit ML_DATABASE_URL "
|
||||
"et se connecte directement a PostgreSQL (reading + site)."
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--model-output",
|
||||
type=Path,
|
||||
default=Path("models/lightgbm-consumption.txt"),
|
||||
help="Chemin d'ecriture du modele entraine. Defaut : models/lightgbm-consumption.txt.",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--test-fraction",
|
||||
type=float,
|
||||
default=DEFAULT_TEST_FRACTION,
|
||||
help=(
|
||||
"Part la plus recente de l'historique reservee a la validation. "
|
||||
f"Defaut : {DEFAULT_TEST_FRACTION}."
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--mlflow-tracking-uri",
|
||||
default=None,
|
||||
help="Surcharge MLFLOW_TRACKING_URI. Omis, magasin SQLite local (./mlflow.db).",
|
||||
)
|
||||
|
||||
return parser.parse_args()
|
||||
|
||||
|
||||
def main() -> None:
|
||||
args = parse_args()
|
||||
|
||||
model_metrics, baseline_metrics = train(
|
||||
csv_path=args.csv,
|
||||
model_output=args.model_output,
|
||||
test_fraction=args.test_fraction,
|
||||
tracking_uri=args.mlflow_tracking_uri,
|
||||
)
|
||||
|
||||
print("Modele LightGBM :", model_metrics)
|
||||
print("Baseline saisonniere (t-168h) :", baseline_metrics)
|
||||
|
||||
if model_metrics["mae"] < baseline_metrics["mae"]:
|
||||
gain = (1 - model_metrics["mae"] / baseline_metrics["mae"]) * 100
|
||||
print(f"LightGBM bat la baseline de {gain:.1f}% de MAE.")
|
||||
else:
|
||||
print("LightGBM ne bat pas la baseline saisonniere sur ce decoupage.")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,79 @@
|
||||
[project]
|
||||
name = "enervision-ml"
|
||||
version = "0.1.0"
|
||||
description = "Pipeline d'entrainement et de scoring du modele de prediction EnerVision (LightGBM)"
|
||||
requires-python = ">=3.14,<3.15"
|
||||
dependencies = [
|
||||
"pandas>=3.0.5",
|
||||
"sqlalchemy>=2.0.52",
|
||||
"psycopg[binary]>=3.2",
|
||||
"lightgbm>=4.6",
|
||||
"scikit-learn>=1.7",
|
||||
"mlflow>=3.0",
|
||||
]
|
||||
|
||||
[dependency-groups]
|
||||
dev = [
|
||||
"ruff>=0.16.7",
|
||||
"mypy>=2.3.1",
|
||||
"pytest>=9.1.1",
|
||||
"pandas-stubs>=3.0.5.260914",
|
||||
]
|
||||
|
||||
[build-system]
|
||||
requires = ["hatchling>=1.32.0"]
|
||||
build-backend = "hatchling.build"
|
||||
|
||||
[tool.hatch.build.targets.wheel]
|
||||
packages = ["enervision_ml"]
|
||||
|
||||
[tool.ruff]
|
||||
line-length = 100
|
||||
target-version = "py314"
|
||||
src = ["enervision_ml", "tests"]
|
||||
|
||||
[tool.ruff.lint]
|
||||
select = [
|
||||
"E", "W",
|
||||
"F",
|
||||
"I",
|
||||
"N",
|
||||
"UP",
|
||||
"B",
|
||||
"C4",
|
||||
"SIM",
|
||||
"TID",
|
||||
"RUF",
|
||||
"S",
|
||||
"PT",
|
||||
]
|
||||
# N806 : `X`/`y` (donnees/cible) est la convention scikit-learn/LightGBM, pas une variable mal
|
||||
# nommee.
|
||||
ignore = ["B008", "N806"]
|
||||
|
||||
[tool.ruff.lint.per-file-ignores]
|
||||
"tests/**/*.py" = ["S101"]
|
||||
|
||||
[tool.ruff.lint.isort]
|
||||
known-first-party = ["enervision_ml"]
|
||||
|
||||
[tool.ruff.format]
|
||||
quote-style = "double"
|
||||
|
||||
[tool.mypy]
|
||||
python_version = "3.14"
|
||||
strict = true
|
||||
warn_unreachable = true
|
||||
|
||||
[[tool.mypy.overrides]]
|
||||
module = ["tests.*"]
|
||||
disallow_untyped_defs = false
|
||||
|
||||
[[tool.mypy.overrides]]
|
||||
module = ["lightgbm.*", "mlflow.*", "sklearn.*"]
|
||||
ignore_missing_imports = true
|
||||
|
||||
[tool.pytest.ini_options]
|
||||
testpaths = ["tests"]
|
||||
addopts = "-q --strict-markers -m 'not integration'"
|
||||
markers = ["integration: requiert une base PostgreSQL joignable"]
|
||||
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
from enervision_ml.baseline import SEASONAL_LAG_COLUMN, seasonal_persistence_predictions
|
||||
|
||||
|
||||
def test_seasonal_persistence_predictions_returns_the_168h_lag_column() -> None:
|
||||
features = pd.DataFrame({SEASONAL_LAG_COLUMN: [1.0, 2.0, 3.0], "autre_colonne": [9, 9, 9]})
|
||||
|
||||
predictions = seasonal_persistence_predictions(features)
|
||||
|
||||
assert predictions.tolist() == [1.0, 2.0, 3.0]
|
||||
@@ -0,0 +1,96 @@
|
||||
from datetime import UTC, datetime, timedelta
|
||||
from typing import cast
|
||||
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
from enervision_ml.features import TARGET_COLUMN, build_features, feature_columns
|
||||
|
||||
|
||||
def make_site_reading(
|
||||
site_id: str, *, heures: int, depart: datetime, valeur: float = 10.0
|
||||
) -> pd.DataFrame:
|
||||
instants = [depart + timedelta(hours=h) for h in range(heures)]
|
||||
return pd.DataFrame(
|
||||
{
|
||||
"site_id": site_id,
|
||||
"timestamp": instants,
|
||||
TARGET_COLUMN: [valeur + h for h in range(heures)],
|
||||
"temperature_celsius": [15.0] * heures,
|
||||
"humidity_percent": [50.0] * heures,
|
||||
"solar_irradiance_wm2": [0.0] * heures,
|
||||
"is_working_hours": [True] * heures,
|
||||
"site_type": "office",
|
||||
"capacity_kw": 100.0,
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def two_site_frame(heures: int = 200) -> pd.DataFrame:
|
||||
depart = datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC)
|
||||
return pd.concat(
|
||||
[
|
||||
make_site_reading("site-a", heures=heures, depart=depart, valeur=10.0),
|
||||
make_site_reading("site-b", heures=heures, depart=depart, valeur=1000.0),
|
||||
],
|
||||
ignore_index=True,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_build_features_returns_every_declared_feature_column() -> None:
|
||||
features = build_features(two_site_frame())
|
||||
|
||||
manquantes = set(feature_columns()) - set(features.columns)
|
||||
|
||||
assert manquantes == set()
|
||||
|
||||
|
||||
def test_build_features_sets_a_constant_period_minutes() -> None:
|
||||
features = build_features(two_site_frame())
|
||||
|
||||
assert (features["period_minutes"] == 60).all()
|
||||
|
||||
|
||||
def test_build_features_lag_1h_matches_the_previous_hour_of_the_same_site() -> None:
|
||||
features = build_features(two_site_frame(heures=200))
|
||||
site_a = features[features["site_id"] == "site-a"].reset_index(drop=True)
|
||||
|
||||
assert site_a.loc[10, f"{TARGET_COLUMN}_lag_1h"] == site_a.loc[9, TARGET_COLUMN]
|
||||
|
||||
|
||||
def test_build_features_lag_168h_is_nan_before_a_full_week_of_history() -> None:
|
||||
features = build_features(two_site_frame(heures=200))
|
||||
site_a = features[features["site_id"] == "site-a"].reset_index(drop=True)
|
||||
|
||||
assert pd.isna(site_a.loc[100, f"{TARGET_COLUMN}_lag_168h"])
|
||||
assert not pd.isna(site_a.loc[168, f"{TARGET_COLUMN}_lag_168h"])
|
||||
|
||||
|
||||
def test_build_features_never_leaks_lags_across_sites() -> None:
|
||||
# site-b demarre a 1000 : si un lag de site-a s'y glissait, la valeur sortirait de son
|
||||
# echelle (10, 11, 12, ...).
|
||||
features = build_features(two_site_frame(heures=200))
|
||||
site_b = features[features["site_id"] == "site-b"].reset_index(drop=True)
|
||||
|
||||
assert cast(float, site_b.loc[5, f"{TARGET_COLUMN}_lag_1h"]) >= 1000.0
|
||||
|
||||
|
||||
def test_build_features_rolling_mean_excludes_the_current_hour() -> None:
|
||||
# Valeurs constantes sauf la derniere ligne : si la moyenne glissante incluait l'heure
|
||||
# courante, la constante ne resterait pas stable jusqu'au bout.
|
||||
depart = datetime(2026, 1, 1, tzinfo=UTC)
|
||||
frame = make_site_reading("site-a", heures=200, depart=depart, valeur=10.0)
|
||||
frame[TARGET_COLUMN] = 10.0
|
||||
frame.loc[frame.index[-1], TARGET_COLUMN] = 10_000.0
|
||||
|
||||
features = build_features(frame).reset_index(drop=True)
|
||||
|
||||
assert features.loc[len(features) - 1, f"{TARGET_COLUMN}_rolling_mean_24h"] == 10.0
|
||||
|
||||
|
||||
def test_build_features_computes_calendar_fields_from_the_timestamp() -> None:
|
||||
depart = datetime(2026, 1, 3, 6, tzinfo=UTC) # un samedi, 6h
|
||||
features = build_features(make_site_reading("site-a", heures=1, depart=depart))
|
||||
|
||||
assert features.loc[0, "hour"] == 6
|
||||
assert features.loc[0, "day_of_week"] == 5
|
||||
assert features.loc[0, "is_weekend"] == 1
|
||||
@@ -0,0 +1,45 @@
|
||||
import pandas as pd
|
||||
import pytest
|
||||
|
||||
from enervision_ml.metrics import regression_metrics
|
||||
|
||||
|
||||
def test_regression_metrics_computes_mae_and_rmse_on_known_values() -> None:
|
||||
y_true = pd.Series([10.0, 20.0, 30.0])
|
||||
y_pred = pd.Series([12.0, 18.0, 33.0])
|
||||
|
||||
resultat = regression_metrics(y_true, y_pred)
|
||||
|
||||
assert resultat["mae"] == pytest.approx(7 / 3)
|
||||
assert resultat["n_observations"] == 3
|
||||
|
||||
|
||||
def test_regression_metrics_ignores_rows_with_a_missing_value() -> None:
|
||||
y_true = pd.Series([10.0, None, 30.0])
|
||||
y_pred = pd.Series([12.0, 18.0, None])
|
||||
|
||||
resultat = regression_metrics(y_true, y_pred)
|
||||
|
||||
assert resultat["n_observations"] == 1
|
||||
assert resultat["mae"] == 2.0
|
||||
|
||||
|
||||
def test_regression_metrics_excludes_zero_actuals_from_mape_only() -> None:
|
||||
y_true = pd.Series([0.0, 10.0])
|
||||
y_pred = pd.Series([5.0, 12.0])
|
||||
|
||||
resultat = regression_metrics(y_true, y_pred)
|
||||
|
||||
assert resultat["n_observations"] == 2
|
||||
assert resultat["mape"] == pytest.approx(20.0)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_metrics_are_zero_for_a_perfect_prediction() -> None:
|
||||
y_true = pd.Series([10.0, 20.0])
|
||||
y_pred = pd.Series([10.0, 20.0])
|
||||
|
||||
resultat = regression_metrics(y_true, y_pred)
|
||||
|
||||
assert resultat["mae"] == 0.0
|
||||
assert resultat["rmse"] == 0.0
|
||||
assert resultat["mape"] == 0.0
|
||||
Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More
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